Załogowa wyprawa na Marsa

Załogowa wyprawa na Marsa – element programu eksploracji Marsa, czwartej od Słońca planety Układu Słonecznego, polegający na wysłaniu na nią ludzi. Mars jest drugą najbliższą Ziemi planetą, lecz jego odległość waha się od 55 do nawet 400 milionów kilometrów – jest setki razy większa niż odległość do Księżyca.

== Tło wyprawy ==

Wielu ludzi uważa, że następnym logicznym krokiem po zbadaniu Księżyca jest załogowa wyprawa na Marsa. Zwolennicy takiej wyprawy twierdzą, że człowiek mógłby wykonać znacznie więcej zadań niż zdalnie sterowane roboty. W mniejszej odległości od Ziemi znajduje się co prawda planeta Wenus (oddalona od 40 do 259 mln km), jednak temperatura na jej powierzchni sięga 480 °C. Poza tym posiada ona jedynie znikomą zawartość wody.
Z powodu olbrzymiej odległości między Ziemią a Marsem misja taka będzie bardziej ryzykowna i kosztowna od odbywających się pod koniec lat 60. lotów na Księżyc. Mars jest ponad sto razy dalej niż Księżyc. Konieczne staje się przygotowanie zapasów i paliwa na przynajmniej kilkuletnią misję. Inne problemy to szkodliwe dla człowieka promieniowanie słoneczne i kosmiczne oraz niekorzystne efekty długotrwałego przebywania ludzi w odosobnieniu i mikrograwitacji.
Pomimo ryzyka związanego z tym przedsięwzięciem, nie brakuje twierdzeń, iż jego realizacja jest możliwa, o ile znajdą się odpowiednie fundusze (rzędu 100 miliardów dolarów). Tego typu deklaracje padają systematycznie, niemniej brak na chwilę obecną (2025) jakichkolwiek w pełni sfinansowanych programów takiej podróży, ani rozwiązań problemów technicznych, takich jak np. konieczność wytracenia prędkości statku w czasie lądowania na Marsie.
Zarówno z powodu dbałości o zdrowie załogi, jak i ekonomikę paliwa, pożądane jest maksymalne skrócenie czasu wyprawy, co jest możliwe np. z wykorzystaniem manewru transferowego Hohmanna, gdy Ziemia i Mars znajdują się w jednej linii ze Słońcem. Taka sytuacja ma miejsce średnio co 26 miesięcy. Gdy uwzględnić dodatkowo ekscentryczność obu orbit oraz wpływ na nie innych ciał niebieskich (Księżyc), otrzymujemy minimalną odległość ok. 0,38 jednostki astronomicznej (w porównaniu do 0,68 j.a. w 2026) w cyklu ok. trzynastoletnim (ostatnio w 2018, następnie w 2035).

== Istniejące plany i deklaracje ==

=== NASA ===

W styczniu 2004 roku prezydent Stanów Zjednoczonych, George W. Bush, ogłosił inicjatywę eksploracji kosmosu przez człowieka. Zakładała ona ponowne wysłanie ludzi na Księżyc i sugerowała wysłanie człowieka na Marsa w dalszej przyszłości. W kwietniu 2010 roku prezydent Barack Obama w przemówieniu nakreślił nową wizję eksploracji kosmosu, w której rezygnuje się z lotu na Księżyc na rzecz lotów na planetoidę, na orbitę Marsa i wreszcie na Czerwoną Planetę. Za prezydentury Donalda Trumpa NASA powróciła do koncepcji lotu na Księżyc oraz do lotu na orbitę Marsa. W 2019 roku na kongresie astronautycznym ówczesny administrator NASA Jim Bridenstine powiedział, że załogowa wyprawa na Marsa może się odbyć w latach 30. XXI wieku.
Na pokładzie pojazdu bezzałogowej misji Mars Science Laboratory zostało umieszczone urządzenie mierzące poziom radiacji na powierzchni planety. Jest to pierwsze konkretne badanie związane z przygotowaniami do załogowej wyprawy na Marsa. Innym badaniem tego typu jest eksperyment produkcji tlenu z marsjańskiej atmosfery (MOXIE), znajdujący się na pokładzie łazika Perseverance misji Mars 2020. 21 kwietnia 2021 roku NASA potwierdziła działanie instrumentu MOXIE. Jest to istotne dla przyszłych astronautów oraz rakiet, gdyż tlen może służyć do oddychania, a także jako składnik paliwa rakietowego.
W sierpniu 2016 roku zakończyła się trwająca rok symulacja misji na Marsa. Sześciu naukowców przebywało w izolacji w kopule na górze Mauna Loa na Hawajach. W czerwcu 2023 roku w Teksasie rozpoczęła się kolejna symulacja misji marsjańskiej. Cztery osoby spędziły w zamknięciu 378 dni.
W styczniu 2025 roku prezydent Trump wraca do koncepcji załogowej wyprawy na Marsa.

=== SpaceX ===
W 2016 roku szef firmy SpaceX, Elon Musk, zapowiedział stworzenie międzyplanetarnego systemu transportu, który miałby umożliwić bezzałogowy lot na Marsa w 2018 roku, a załogowy w latach 20.. W 2017 roku zapowiedział dwie misje bezzałogowe w 2022 i cztery misje, w tym dwie załogowe w 2024 roku. SpaceX konstruuje rakietę Starship o dużym udźwigu. We wrześniu 2024 Elon Musk zapowiedział lot bezzałogowy na Marsa za dwa lata, a załogowy za cztery lata. Do połowy 2025 r. rakieta jest na etapie lotów testowych. Pierwszy stopień kilkakrotnie wyniósł drugi stopień i poprawnie wylądował. Drugi stopień osiągnął wysokość suborbitalną i jest w fazie testowania różnych jego elementów.
Starship nie jest przygotowany do lądowania, tym bardziej na Czerwonej Planecie - co czyni jakąkolwiek misję załogową z jego udziałem niemożliwą (stan na 2025 r.). Co więcej, nie istnieje - nawet na etapie koncepcji - żaden wariant Starship, który umożliwiłby jego start z Marsa i powrót na Ziemię.

=== Lockheed Martin ===
Lockheed Martin zaproponował (ostatnio w 2017) swoją koncepcję o nazwie Mars Base Camp (MBC). Zakłada ona wysłanie na orbitę Marsa statku już w 2028. Według koncepcji MBC, na orbicie Marsa miałaby znaleźć się niewielka stacja kosmiczna (zwana właśnie "obozem marsjańskim") składająca się m.in. z dwóch statków typu Orion. W pierwotnej wersji koncepcja ta nie zakładała wcale lądowania na planecie, nowsze jej wersje wspominają jednakże dodanie do MBC lądownika przygotowanego do krótkich misji (dwa tygodnie). Całość projektu pozostaje w fazie koncepcyjnej/ofertowej (stan na 2025); jej realizacja - ze względu na użycie m.in. Orion oraz specjalnie zaprojektowanych modułów z nim kompatybilnych - wymagałaby udziału NASA.

=== Rosja/Chiny ===
W roku 2010 rozpoczął się w Rosji główny etap projektu MARS-500 polegający na symulacji na Ziemi warunków długotrwałej izolacji i pracy załogi. Wybranych zostało sześciu ochotników, którzy spędzili w odosobnieniu 520 dni.
Po udanym lądowaniu sondy Tianwen-1 Chiny zapowiedziały misję załogową. Ma ona wystartować w 2033 roku.

=== ESA ===
Europejska Agencja Kosmiczna planowała wysłać człowieka na Marsa około 2030 roku w ramach programu Aurora. Poprzedzić je miał powrót człowieka na Księżyc około roku 2020. W związku z nieudaną misją Beagle 2 z planów tych zrezygnowano.
W  2025 r. ESA cytowała elementy misji Mars Sample Return (MSR),  takie jak konstruowany przez siebie pojazd ERO ("Earth Return Orbiter") jako wartościowe dla misji załogowej . MSR, planowana jako pierwsza w historii misja obejmująca powrót z Marsa na Ziemię, obejmowała  bowiem pomiar całkowitej dawki promieniowania kosmicznego otrzymanej w czasie misji: pomiaru tego miał dokonać statek ERO. Obecny status misji MSR jest jednak niejasny .

== Historia proponowanych projektów ==

=== Wczesne propozycje ===
Das Marsprojekt – pierwszy projekt autorstwa Wernera von Brauna z 1952 roku; 70-osobowa załoga na pokładzie 10 olbrzymich statków odbywa trwającą w sumie trzy lata podróż na Marsa
MPK – pierwszy radziecki projekt z lat 1956–1957
Mars Expedition – modyfikacja projektu von Brauna z 1952 roku powstała w roku 1956; dwa statki zabierają 12 osób, zaś masa tych statków zmniejszona została o połowę
Raport 90-dniowy – raport wykonany z inicjatywy nowej polityki G. Busha; zakładał budowę całej orbitalnej infrastruktury i spotkał się z dezaprobatą Kongresu USA ze względu na gigantyczne koszty przedsięwzięcia
Mars Direct – projekt R. Zubrina i D. Bakera opisany w książce „The Case For Mars” (Czas Marsa); innowacyjnym pomysłem było wykorzystanie instalacji do produkcji paliwa na powrót z marsjańskich zasobów
Mars Semi-Direct – zmodyfikowana przez NASA wersja projektu Mars Direct
Design Reference Mission – kolejne wersje stworzone przez NASA na bazie projektu Mars Direct pod koniec lat 90., oznaczane skrótem DRM; powstały trzy wersje oznaczane symbolami 1.0 (1993 rok), 3.0 (1996) oraz 4.0 (1998).
Design Reference Architecture 5.0 – wersja projektu bazująca na elementach skasowanego programu Constellation.

=== Mars Direct ===
Projekt zakłada wysłanie w pierwszej kolejności pojazdu powrotnego (Earth Return Vehicle, ERV) oraz orbitera. ERV wyląduje w przygotowanym miejscu na Marsie i zacznie produkcję paliwa z substancji dostępnych na powierzchni. Po kilku miesiącach zostanie wystrzelony właściwy statek z załogą i drugi ERV z orbiterem, dla następnych ekspedycji. Lądownik wyląduje w pobliżu pierwszego ERV, a załoga przeprowadzi badania i położy podwaliny pod budowę przyszłej bazy. Po pewnym czasie drugi ERV powinien również wylądować w pobliżu bazy. Podczas drogi powrotnej pierwszy ERV połączy się na orbicie z orbiterem i rozpocznie lot na Ziemię. W odpowiednich odstępach czasu wysyłane będą kolejne lądowniki, które zostaną połączone przez astronautów w kompleks mieszkaniowy i produkcyjny.

=== Design Reference Architecture 5.0 ===

W 2007 roku NASA wyjawiła pewne szczegóły załogowej misji na Marsa. Proponuje się użycie sześciu rakiet Ares V oraz jednej rakiety Ares I. Plan wygląda następująco: Pierwsza rakieta leci z Habitatem (moduł mieszkalny), druga rakieta leci z modułem EDS i paliwem na wysłanie tej pierwszej do Marsa. Obie rakiety łączą się na niskiej orbicie okołoziemskiej (LEO). Trzecia rakieta leci z lądownikiem, który służy jedynie na przemieszczenie się załogi z orbity okołomarsjańskiej na powierzchnię planety i z powrotem. Czwarta rakieta ma moduł EDS i paliwo na wysłanie tej trzeciej na orbitę okołomarsjańską. Potem następuje 26 miesięcy przerwy. Następnie leci piąta rakieta ze statkiem transferowym (Mars Transfer Vehicle, MTV) i szósta rakieta z modułem EDS i paliwem na wysłanie tej piątej na Marsa. W końcu leci siódma ostatnia rakieta z załogą: Ares I. Łączą się na orbicie LEO i lecą około 200 dni w stronę Czerwonej Planety. Na orbicie okołomarsjańskiej załoga przesiada się do lądownika, który tam od miesięcy czekał i pozostawia na orbicie MTV lądując w pobliżu Habitatu. Załoga pozostaje na powierzchni około 500 dni, po czym startuje tym samym lądownikiem na orbitę, gdzie przesiada się do MTV, którym znów po 200 dniach podróży wraca bezpiecznie na Ziemię.
W 2009 roku dodano siódmą rakietę Ares V potrzebną do zabrania paliwa dla MTV na drogę powrotną.

=== Journey to Mars ===
W 2015 roku NASA opublikowała plan eksploracji Marsa. Podzieliła go na trzy fazy. Pierwszą jest wykorzystanie Międzynarodowej Stacji Kosmicznej do 2024 roku. Druga faza obejmuje takie przedsięwzięcia jak przechwycenie asteroidy. Trzecia faza to uniezależnienie się od zasobów Ziemi realizowane poprzez długotrwałe misje na powierzchni Czerwonej Planety.

=== Gateway i Deep Space Transport ===
W marcu 2017 roku NASA ogłosiła plany eksploracji Marsa. Planuje się zbudowanie stacji kosmicznej Gateway na orbicie wokółksiężycowej w latach 2022–2026. W roku 2033 na orbitę Marsa zostanie wysłana stacja kosmiczna Deep Space Transport (DST) z 4-osobową załogą na pokładzie. W tym celu wykorzystana zostanie rakieta SLS i statek Orion.

=== Mars Orbital/Surface Mission ===
W październiku 2017 roku zaproponowano trwającą około 1000 dni misję orbitalną (Mars Orbital Mission) i następną po niej misję powierzchniową (Mars Surface Mission) jako koncept do dalszego rozwoju.

=== Strategic Analys Cycle 2021 ===
W 2022 powstał koncept załogowej misji na Marsa. Lądowanie miałoby się odbyć w 2039. Z 4-osobowej załogi dwie osoby lądują na powierzchni na 30 soli, zaś dwie pozostają na orbicie w DST.

=== NASA Crewed Mars Mission Architecture ===
W 2024 roku NASA opublikowała szereg dokumentów dotyczących załogowej misji na Marsa. Planuje się użycie 16 rakiet SLS. Lądowanie byłoby w 2040.

== Zobacz też ==

badania Marsa
Mars-500
The Mars Society
możliwości eksploatacji Marsa

== Przypisy ==

== Bibliografia ==
Robert Zubrin, Richard Wagner: Czas Marsa. Warszawa, 1997. ISBN 83-7180-037-1.

== Linki zewnętrzne ==
The Reference Mission. [dostęp 2010-11-30]. [zarchiwizowane z tego adresu (2013-11-27)]. (ang.). – obszerny projekt NASA z 1997 roku (DRM 3.0)
Reference Mission Version 3.0. [zarchiwizowane z tego adresu (2016-12-28)]. (ang.). – uaktualnienie z 1998 roku (DRM 4.0)
Mars Expeditions (ang.) – lista wszystkich projektów marsjańskich ekspedycji do roku 2006
Human Exploration of Mars, Design Reference Architecture 5.0, Addendum #2 – DRA 5.0 (marzec 2014)
Animacja DRA 5.0
Report of the 90-Day Study on Human Exploration of the Moon and Mars Raport 90-dniowy (1989)


Zielony Mur Chiński

Zielony Mur Chiński (chiń. upr. 三北防护林; chiń. trad. 三北防護林; pinyin Sānběi Fánghùlín) – znany także jako "Wielki Zielony Mur Chiński" będzie serią sztucznie wyhodowanych pasów leśnych w Chińskiej Republice Ludowej, zaprojektowanych celem ograniczenia ekspansji pustyni Gobi. Zgodnie z planami projekt ma zostać dokończony około roku 2050, docelowa długość to 4500 km.

== Wobec rozrostu pustyni Gobi ==
Każdego roku pustynia Gobi zwiększa swój obszar o 3600 km², zajmując miejsce użytków zielonych Chin. Burze piaskowe, których siła rokrocznie się wzmaga, pokrywają osadami eolicznymi 2000 km² żyznych gleb każdego roku. Powodują także rolnicze reperkusje w pobliskich państwach, jak Japonia, Korea Północna i Południowa.
Zielony Mur Chiński to długofalowy projekt rozpoczęty w 1978 roku, mający na celu izolowanie terenów pustynnych, spowalnianie lub powstrzymywanie pustynnienia oraz powiększenie powierzchni leśnej północnych Chin z 5 do 15 procent.

== Metodologia i przebieg prac ==
Ostatnia, czwarta faza projektu, rozpoczęta w 2003 roku, składa się z dwóch etapów: zasiewu roślin przy użyciu środków lotniczych, prowadzącego do pokrycia roślinnością szerokich połaci mało żyznego gruntu oraz zastosowania finansowych zachęt dla rolników sadzących drzewa i krzewy na jałowym terenie. Zaplanowane jest wprowadzenie wartego 1,2 mld dolarów programu nadzoru (łącznie z mapowaniem i bazą danych). "Ściana" będzie obejmowała pas roślin przystosowanych do suchych terenów, zasadzonych na planie szachownicy, którego celem będzie stabilizacja wydm. Obok roślinności wzniesione zostaną platformy żwirowe, powstrzymujące transport piasku i przyśpieszające tworzenie się próchnicy glebowej. Drzewa mają także służyć jako tarcze przeciw burzom pyłowym.

== Dotychczasowe wyniki ==
W 2009 roku powierzchnia leśna zajmowała 500 tys. km² (zwiększając odsetek z 12% do 18% całkowitej powierzchni Chin). Uczyniło to Zielony Mur największym sztucznym lasem na świecie. Jednakże, z zasadzonych 53 tys. hektarów wymarła czwarta część, a wiele z pozostałej części to drzewa karłowate, które nie są zdolne chronić gleby. Burze śnieżne w 2008 roku zniszczyły 10% nowo zasadzonego lasu, w wyniku czego Bank Światowy poradził Chinom, aby skoncentrowały się raczej na jakości, niż na ilości sadzonych gatunków.

== Problemy ==
Ciągle obecna w opinii publicznej jest debata na temat efektywności projektu. Jeśli drzewom uda się wykształcić systemy korzeniowe, mogą one pochłaniać znaczne ilości wód gruntowych, co okazałoby się niezmiernie problematyczne dla jałowych terenów północnych Chin. Badania prowadzone w Mingin (teren w północno-zachodnich Chinach) wykazały, że poziom wód gruntowych obniżył się od wprowadzenia projektu o 12-19 metrów.
Erozja gleb i nadmierne zasiewy powstrzymały uprawę roślin na wielu terenach włączonych do projektu. Przeludnienie Chin osłabiło glebę, czyniąc ją w znacznej mierze niezdatną do rolniczego zagospodarowania.
Ponadto, zasiew połaci szybkorosnących drzew zmniejsza bioróżnorodność zalesianych obszarów, czyniąc je nieodpowiednimi dla roślin i zwierząt normalnie bytujących w lasach tej strefy. "Chiny sadzą więcej drzew, niż cała reszta świata" - powiedział John McKinnon, odpowiedzialny za Europejsko-Chiński Program dla Bioróżnorodności (ECBP). Ale problemem jest to, że są to głównie uprawy monokulturowe. Ptaki nie chcą tam żyć. Brak różnorodności gatunkowej czyni drzewa bardziej narażonymi na choroby, czego przykładem była utrata 1 miliarda topoli w 2000 roku, co zniszczyło 20-letnie wysiłki sadzenia drzew.

== Powiązania z efektem cieplarnianym ==
Chińscy naukowcy twierdzą, że monokulturowe plantacje leśne bardziej efektywnie absorbują dwutlenek węgla, przyczyniając się do zmniejszenia efektu cieplarnianego, niż długo rosnące, naturalne lasy. Mimo że różnorodność jest mniejsza, drzewa mają rzekomo ograniczać emisję gazów cieplarnianych Chin.

== Krytyka ==
Powszechnie podawana w wątpliwość jest teza, że Zielony Mur jest właściwym rozwiązaniem dla problemu pustynnienia Chin. Gao Yuchuan, szef Wydziału Leśnego powiatu Jingbian w prowincji Shanxi, stwierdził, że "uprawy przez 10 lat nie są tak dobre jak roczne odłogowanie terenu", nawiązując do alternatywnej, nieinwazyjnej metody rekultywacyjnej, która polega na dwuletnim wyłączeniu zdegradowanej powierzchni z upraw, pozwalając w ten sposób gruntom na samodzielną regenerację. Jiang Gaoming, ekolog z Chińskiej Akademii Nauk i orędownik odłogowania terenów, powiedział, że "sadzenie drzew na jałowych i pół-jałowych terenach narusza zasady ekologii". Istnieje obawa, że uboga gleba nie jest w stanie wspierać masowego, wymuszonego wzrostu roślinności. Twierdzi się, że Chiny zbyt mało działań podejmują na polu socjalnym. Aby działania były skuteczne, zdaniem wielu rząd Chin powinien zachęcić finansowo rolników do redukcji pogłowia zwierząt i relokacji na inne, bardziej żyzne tereny.

== Zobacz też ==
Wielki Zielony Mur
zadrzewienia śródpolne

== Przypisy ==

== Linki zewnętrzne ==
China's Great Green Wall (en)
Grassland ecology to curb sandstorms (en)


Żagiel magnetyczny

Żagiel magnetyczny – hipotetyczna metoda napędu statków kosmicznych, która będzie używać statycznego pola magnetycznego do odwrócenia naładowanych cząstek emitowanych przez Słońce jako wiatr plazmowy (słoneczny), a przy tym nadawać impuls do przyspieszania statków kosmicznych. Żagiel magnetyczny mógłby także wykorzystywać magnetosferyczną siłę ciągu planety bądź Słońca.

== Zasady działania i budowa ==
Wiatr słoneczny jest nikłym strumieniem cząstek wypływających ze Słońca. W pobliżu orbity Ziemi, zawiera kilka milionów protonów i elektronów na metr sześcienny, osiągającą średnią prędkość od 400 do 600 km/s w pobliżu Ziemi. Magnetyczny żagiel wprowadza pole magnetyczne wewnątrz przepływu plazmy, prostopadle do ruchu naładowanych cząstek, które mogą odwrócić cząstki z ich pierwotnej trajektorii. Pęd cząstki jest następnie przenoszona do żagla, co prowadzi do nacisku na żagiel, wskutek czego satelita zaczyna być wprawiana w ruch. Jedną z zalet magnetycznych czy słonecznych żagli nad napędami chemicznymi jest to, że nie mają one problemu związanego ze zużyciem lub wyczerpaniem paliwa reakcyjnego.
W typowej konstrukcji żagla magnetycznego, pole magnetyczne generowane jest przez pętlę z nadprzewodzącego drutu.
Do podróży w wietrze słonecznym w odległości 1 jednostki astronomicznej, natężenie pola wymaga do oparcia się ciśnieniu dynamicznemu wiatru słonecznego wynoszącemu 50 nT. Robert Zubrin zaproponował projekt żagla słonecznego w postaci bańki przestrzennej o średnicy 100 km, gdzie jony wiatru słonecznego byłyby odchylane za pomocą obręczy o promieniu 50 km. Minimalna waga takiej cewki jest ograniczona przez wytrzymałość materiału oszacowaną na około 40 ton, generującą nacisk o sile 70N. Nie zostało wyjaśnione w jaki sposób owa cewka miałaby być chłodzona.
Siła ciągu żagli słonecznych i magnetycznych spada kwadratowo od ich odległości od Słońca.
Kiedy żagiel magnetyczny odczuwa bliskość planet z silnym polem magnetycznym takich jak Ziemia czy gazowe olbrzymy, może generować większą siłę ciągu przez oddziaływanie z polem magnetycznym danej planety niż dzięki wiatrowi słonecznemu, więc może to być bardziej efektywne i opłacalne rozwiązanie, niż użycie do tego celu konwencjonalnych rozwiązań.

== Mini-magnetosferyczny napęd plazmowy ==
W celu zmniejszenia rozmiarów i wagi magnesu w żaglu magnetycznym, może okazać się możliwe napompowanie pola magnetycznego za pomocą plazmy w ten sam sposób, jak plazma wokół Ziemi rozciąga się w polu magnetycznym Ziemi w magnetosferze. W tym urządzeniu, zwanym mini-magnetosferycznym napędem plazmowym (mini-magnetospheric plasma propulsion – M2P2), prądy biegną przez plazmę zwiększając i częściowo zastępując prądy w cewce. Ma to być szczególnie przydatne w większych odległościach od Słońca, w których wzrastałaby efektywność żagla M2P2, kompensując zmniejszenie ciśnienia dynamicznego wiatru słonecznego. Oryginalny projekt NASA opracowywany przez zespół Roberta M. Winglee'a z NASA Institute for Advanced Concepts, proponował budowę statku kosmicznego zawierającego elektromagnesy mogące zmieniać swoje pole magnetyczne, do którego wstrzykiwana byłaby plazma. Ciśnienie plazmy rozciągałoby pole magnetyczne i nadmuchiwałoby bańkę plazmy wokół statku kosmicznego. Obecnie plazma w tym przypadku zwiększa i częściowo zastępuje prąd w cewkach. Następnie plazma generowałaby rodzaj miniaturowej magnetosfery wokół statku kosmicznego, podobnej do ziemskiej magnetosfery. Protony i elektrony, które tworzą wiatr słoneczny, odchylane byłyby przez magnetosferę i reakcja ta nadawałaby ciąg statkowi kosmicznemu.
Rozszerzenie pola magnetycznego za pomocą wstrzyknięcia plazmy zostało z powodzeniem przetestowane w dużej komorze próżniowej na Ziemi, ale doświadczenie nie było częścią eksperymentu.

== Żagiel magnetyczny w fikcji ==
Żagiel magnetyczny po raz pierwszy pojawił się 1967 r. w opowiadaniu science-fiction Poula Andersona To Outlive Eternity, zalążku powieści przezeń napisanej i wydanej w 1970 r. Tau Zero. Motyw pojawia się również w powieściach science-fiction Michaela Flynna, szczególnie w The Wreck of the River of Stars  (2003).

== Przypisy ==


Nauki ścisłe

Nauki ścisłe – nauki oparte na ścisłych, jednoznacznych rozumowaniach jak dedukcja i metody ilościowe. Naukami ścisłymi nazywa się:

przynajmniej część nauk formalnych jak matematyka i jej pogranicze: logika, statystyka, kryptologia czy informatyka teoretyczna – teoria obliczeń;
część nauk empirycznych, zarówno przyrodniczych, jak i społecznych; przyrodoznawstwo bywa włączane do nauk ścisłych całkowicie, jednak nie zawsze, np. w:
dawnej kategoryzacji Nagród FNP („polskich Nobli”);
klasyfikacji dziedzin i dyscyplin naukowych w Polsce;
nazewnictwie niektórych instytucji opisanych dalej, podobnie wymieniających nauki przyrodnicze lub nauki o Ziemi obok tych ścisłych, co sugeruje brak pełnej inkluzji.
Przykładem ścisłej nauki społecznej może być ekonomia matematyczna, np. ekonometria;
przynajmniej część nauk technicznych, choć wspomniana wyżej klasyfikacja państwowa traktuje je odrębnie.

== Występowanie terminu ==
Kategoria nauk ścisłych bywa używana w różnych kontekstach jak na przykład:

określenie zajęć pewnych towarzystw naukowych jak Towarzystwo Nauk Ścisłych w Paryżu;
przyznawanie niektórych nagród:
Nagroda Fundacji na rzecz Nauki Polskiej (FNP) w początkowej fazie, w latach 1992–2010, miała kategorię nauk ścisłych;
Nagroda Narodowego Centrum Nauki (NCN) ma kategorię nauk ścisłych i technicznych;
grupowanie artykułów Encyklopedii PWN;
definiowanie tematyki pewnych kursów akademickich.
W Polsce co najmniej kilka uczelni utworzyło wydziały z naukami ścisłymi w nazwie:

Wydział Nauk Ścisłych i Nauk o Zdrowiu Katolickiego Uniwersytetu Lubelskiego Jana Pawła II (KUL);
Wydział Nauk Ścisłych i Przyrodniczych Uniwersytetu Jana Kochanowskiego w Kielcach (UJK);
Wydział Nauk Ścisłych i Przyrodniczych Uniwersytetu Komisji Edukacji Narodowej w Krakowie (UKEN);
Wydział Nauk Ścisłych i Przyrodniczych Uniwersytetu w Siedlcach (UWS);
Wydział Nauk Ścisłych i Przyrodniczych Uniwersytetu Szczecińskiego (USz);
Wydział Nauk Ścisłych i Technicznych Uniwersytetu Śląskiego (UŚ);
Wydział Nauk Ścisłych, Przyrodniczych i Technicznych Uniwersytetu Jana Długosza w Częstochowie (UJD).
Oprócz tego:

Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie prowadzi Szkołę Nauk Ścisłych, początkowo działającą jako samodzielna szkoła wyższa;
Polska Akademia Nauk zawiera Wydział III – Nauk Ścisłych i Nauk o Ziemi.
Pojęcie nauk ścisłych nie występuje jednak w klasyfikacji OECD z 2004 roku.

== Charakterystyka ścisłowców ==
Większość przedstawicieli tych nauk jest płci męskiej, co skutkowało kampaniami na rzecz feminizacji tego środowiska. Przykładem takich działań w USA są osobne nagrody dla kobiet w:

matematyce – Ruth Lyttle Satter Prize;
fizyce – Maria Goeppert-Mayer Award;
astronomii – Annie J. Cannon Award in Astronomy.
Mimo to zdarzały się kobiety wybitnie zasłużone tym naukom jak Maria Skłodowska-Curie, 2-krotna noblistka – z fizyki i chemii. Nagrody Nobla w tych dziedzinach zdobywało też kilka innych pań. Kobiety zdobywały też najwyższe wyróżnienia matematyczne jak:

Medal Fieldsa – Marjam Mirzachani, Maryna Wiazowska;
Nagroda Abela – Karen Uhlenbeck.
Kobiety bywały pionierkami niektórych dyscyplin, np. Ada Lovelace jest nazywana pierwszą programistką i osobą programującą ogółem, nie tylko wśród kobiet.
Dysproporcja płci bywa wiązana z dyskryminacją lub innym seksizmem jak zjawisko Matyldy.

== Nauki ścisłe a humanistyka ==
Nauki ścisłe są uznawane za rozłączne z humanistyką; przykładowo przedstawiciel tych pierwszych, czyli ścisłowiec, bywa nazywany antonimem humanisty. Mimo to humanistyka obejmuje pewną działalność bliską naukom ścisłym, np. przez badanie ich. Przykłady to część naukoznawstwa jak obszary historii nauki i filozofii nauki, np. filozofia matematyki czy fizyki. Między naukami ścisłymi a humanistyką zachodzi też wpływ:

rozwój techniki umożliwił pewne kierunki sztuki jak architektura, fotografia artystyczna, film artystyczny czy pewne formy gier wideo; zjawiska te są badane przez humanistów jak historycy sztuki czy estetycy;
nauki ścisłe inspirują fantastykę naukową, badaną przez kulturoznawców jak literaturoznawstwo, filmoznawstwo czy groznawstwo.
Podejmowano też próby upodobnienia filozofii do nauk ścisłych.

== Zobacz też ==
STEM – synonim funkcjonujący głównie w języku angielskim

== Uwagi ==

== Przypisy ==


Informatyka

Informatyka (niem. Informatik, ang. computer science, computing, computer engineering, IT, ICT) – nauka ścisła oraz techniczna zajmująca się przetwarzaniem informacji, w tym również technologiami przetwarzania informacji oraz technologiami wytwarzania systemów przetwarzających informacje. Zajmuje się rozwiązywaniem problemów obliczeniowych, opisem procesów algorytmicznych oraz tworzeniem programów komputerowych i częściowo sprzętu komputerowego (z wyłączeniem zagadnień materialnych i energetycznych). Informatyka początkowo stanowiła część matematyki, z czasem wyodrębniła się do oddzielnej dyscypliny. W języku polskim termin „informatyka” zaproponował w październiku 1968 r. Romuald Marczyński (w Zakopanem, na ogólnopolskiej konferencji podczas wykładu zatytułowanego „Informatyka, czyli maszyny matematyczne i przetwarzanie informacji”), na wzór francuskiego informatique i niemieckiego Informatik.

== Etymologia ==
Termin informatics nie mógł zostać wprowadzony do słownictwa amerykańskiego z uwagi na problemy prawne – istniało tam przedsiębiorstwo o nazwie Informatics Inc, co zablokowało chęć zmiany nazwy ACM na Society for Informatics. Wówczas popularny był już tam termin computer science – dosłownie: „nauka o komputerze” – co może być mylące, stąd spotykał się często z krytyką środowisk akademickich. Proponowano wiele alternatywnych nazw, m.in. Computer Studies, Computics, Computing Science, Computation Science, Information engineering, Information Technology. Association for Computing Machinery będące najważniejszą organizacją branżową przyjął termin computing na nazwę ogólnej dyscypliny. Częściowo powrócono jednak później do computer science ze względu na to, że termin ten się silnie zakorzenił. Współcześnie określenie computing odnosi się do całej dyscypliny, a computer science to jej część w której obowiązuje rygor naukowy, podczas gdy informatyka techniczna skupia się na aspektach praktycznych i traktowana jest jako nauka inżynierska. W informatyce technicznej można wyróżnić szereg specjalności, takich jak inżynieria komputerowa (computer engineering, technische Informatik) związana z tworzeniem sprzętu komputerowego i oprogramowania wbudowanego, technologia informacyjna (information technology), współcześnie najczęściej spotykana w tworzeniu oprogramowania dla zastosowań biznesowych, inżynieria oprogramowania (software engineering), odnosząca się ogólnie do programowania, lecz ściśle związana z zarządzaniem procesem wytwarzania oprogramowania. SE i IT są czasem na wzór niemiecki zbiorczo nazywane informatyką praktyczną (niem. praktische Informatik).
Przetwarzanie informacji jest różnie interpretowane, przez co istnieją różne definicje informatyki. Uniwersytet Edynburski definiuje ją jako naukę o systemach obliczeniowych, w której centralną notacją jest transformacja informacji. Według Petera J. Denninga podstawowym pytaniem leżącym u podstaw informatyki jest: „Co można zautomatyzować?”. Według teorii Stuarta C. Shapiro, informatyka jest nauką przyrodniczą, która bada procedury. Adam Olszewski wyróżnił pięć rodzajów obiektów, które są przedmiotem zainteresowania informatyki: funkcje efektywnie obliczalne, algorytmy, programy komputerowe, realizacje i maszyny. W roku 2005, w ACM Computing Curricula przedstawiono następujący opis:

== Przegląd dyscyplin informatycznych ==

Jako dyscyplina informatyka obejmuje szereg tematów, od teoretycznych badań nad algorytmami i teorią obliczalności po praktyczne zagadnienia związane z implementowaniem systemów obliczeniowych zarówno w warstwie sprzętowej, jak i oprogramowaniu. CSAB, dawniej zwana Computing Sciences Accreditation Board – w skład której wchodzą przedstawiciele Association for Computing Machinery (ACM) oraz IEEE Computer Society (IEEE CS) – identyfikuje cztery obszary, które uważa za kluczowe dla informatyki: teoria obliczeń, algorytmy i struktury danych, języki i metodologia programowania oraz budowa i architektura komputerów. Oprócz tych czterech podstawowych obszarów, CSAB identyfikuje również takie dziedziny, jak inżynieria oprogramowania, sztuczna inteligencja, sieci komputerowe i komunikacja, systemy baz danych, obliczenia równoległe, obliczenia rozproszone, interakcja człowiek–komputer, grafika komputerowa, systemy operacyjne oraz metody numeryczne i symboliczne jako będące ważnymi dziedzinami informatyki.
Początkowo towarzystwa ACM i IEEE CS publikowały własne oddzielne zalecenia dotyczące programów studiów. Z czasem postanowiono utworzyć wspólną dyscyplinę oraz wspólne zalecenia dotyczące programów kształcenia. W pracach nad ujednoliceniem programów studiów uczestniczyły organizacje: ACM, IEEE Computer Society, Association for Information Systems, ACM SIG Information Technology Education, British Computer Society, International Federation for Information Processing, ABET and CSAB. Wyróżniono 5 głównych specjalizacji: inżynieria komputerowa (ang. computer engineering, CE), informatyka naukowa (ang. computer science, CS), systemy informacyjne (ang. information systems, IS), technologia informacji (ang. information technology, IT), inżynieria oprogramowania (ang. software engineering, SE). W 2020 podobna grupa organizacji przygotowała programy studiów dla kolejnych 2 specjalizacji: cyberbezpieczeństwo (ang. cybersecurity) oraz danologię (ang. data Science). W Niemczech zwyczajowo dzieli się natomiast na informatykę teoretyczną, techniczną, praktyczną oraz realizacje i stosowaną.

Peter J. Denning z kolei w swoim artykule o informatyce pogrupował treści w następujące działy: algorytmy i struktury danych, języki oprogramowania, architektura komputerów i oprogramowania, systemy operacyjne i sieci, inżynieria oprogramowania, bazy danych i wyszukiwanie informacji, sztuczna inteligencja i robotyka, grafika komputerowa, interakcja człowiek–komputer, symulacje komputerowe i obliczenia numeryczne, informatyka ekonomiczna, bioinformatyka.
Jednocześnie dla każdego z tych obszarów zaproponował podział na trzy podejścia dotyczące strony teoretycznej, abstrakcyjnej oraz twórczej.

=== Informatyka teoretyczna ===
Teoretyczna informatyka (ang. theoretical computer science) ma ducha matematycznego i abstrakcyjnego, ale motywację czerpie z praktycznych i codziennych obliczeń. Jej celem jest zrozumienie natury obliczeń, w konsekwencji czego wprowadza ich coraz bardziej efektywne metody. Jest ona częścią matematyki i informatyki, która grupuje matematyczne podstawy informatyki. Jej najważniejsze obszary to teoria obliczeń, teoria informacji oraz algorytmika. Informatyka teoretyczna stara się odpowiedzieć na fundamentalne pytania w informatyce np. P versus NP problem i stanowi trzon dla bardziej praktycznych dziedzin.

==== Algorytmika. Algorytmy i struktury danych ====

Algorytmika zajmuje się projektowaniem i analizą algorytmów i struktur danych. Jest najstarszą i jedną z najważniejszych dziedzin informatyki. Wśród jej podstawowych obszarów można wymienić projektowanie i analizę algorytmów, geometrię obliczeniową, optymalizację kombinatoryczną oraz logikę algorytmiczną. Historycznie podstawowymi zagadnieniami są algorytmy sortowania, kompresji, przeszukiwania czy szyfrowania oraz metody numeryczne. Algorytmy podlegają klasyfikacji, wyróżniając np. algorytmy zachłanne jak algorytm Dijkstry czy algorytm Kruskala, metody generowania liczb losowych, metody optymalizacji itd. Do podstawowych struktur danych należą rekord, tablica, stos, lista, kolejka, drzewa czy grafy. Próbą połączenia idei struktur danych i algorytmów jest paradygmat programowania obiektowego.

==== Teoria obliczeń. Języki, automaty, złożoność ====

Teoria obliczeń dzieli się na trzy główne części: teorię automatów, teorię obliczalności oraz teorię złożoności. Teoria automatów zajmuje się definicjami i własnościami modeli obliczeń, matematycznymi modelami maszyn liczących. W uproszczeniu zajmuje się ona odpowiedzią na pytanie czym jest komputer, teoria obliczalności zajmuje się odpowiedzią na pytanie, które problemy dają się rozwiązać przy pomocy komputera, a teoria złożoności – odpowiedzią na pytanie jak szybko da się to zrobić. Przykładowymi zagadnieniami są Maszyna Turinga czy Hipoteza Churcha-Turinga. Języki formalne stanowią podstawę badań nad językami komputerowymi, jak i naturalnymi w lingwistyce. Systemy formalne są tworzone i badane zarówno jako samodzielne abstrakcyjne twory, jak i systemy opisu rzeczywistości.

==== Teoria informacji i kodowania ====

Matematyczna teoria informacji zajmuje się problematyką informacji, w tym podstawami teoretycznymi dla przetwarzania i przesyłania informacji, np. w celu ich transmisji lub kompresji. Przykładowo wprowadza takie pojęcia jak komunikat, entropia, ciało skończone czy bit będący podstawową jednostką w informatyce. Teoria kodowania zajmuje się tworzeniem i analizą reprezentacji danych w komputerze. Wyróżnia się m.in. kodowanie znaków czy kodowanie transportowe, do których należą np. kod stałopozycyjny.

==== Informatyka kwantowa ====

Informatyka kwantowa to gałąź informatyki łącząca ją z mechaniką kwantową, w której do przetwarzania informacji wykorzystywane są własności układów kwantowych. Elementarnym nośnikiem informacji kwantowej jest kubit, kwantowy odpowiednik bitu. Stan kubitu opisany jest przez dowolną kombinację liniową stanów bazowych. W najbardziej popularnym modelu kwantowego przetwarzania informacji, operacje na kubitach są reprezentowane za pomocą bramek kwantowych. Najbardziej spektakularny sukces informatyki kwantowej to kwantowa kryptografia. Natomiast najbardziej obiecującym kierunkiem badań są prace dotyczące idei kwantowego komputera. Dynamiczny rozwój technologii w ostatnich latach spowodował, że gałąź ta wyłamuje się poza czysto-teoryczne rozważania. Stworzono pewne realizacje bramek kwantowych, a na targach CES w 2018 roku amerykańskie przedsiębiorstwo informatyczne IBM zaprezentowała swój działający, 50-kubitowy komputer kwantowy.

==== Teoria języków programowania, typów, kompilacji ====

Teoria języków programowania (ang. Programming language theory, PLT) to dziedzina informatyki zajmująca się projektowaniem, wdrażaniem, analizą, charakteryzacją i klasyfikacją języków programowania oraz ich indywidualnymi cechami. Przykładowymi obszarami PLT są semantyki formalne (ang. formal semantics), teoria typów (ang. type theory) czy metaprogramowanie. Na języki programowania składa się składnia, semantyka i biblioteki standardowe, zazwyczaj posiadają co najmniej obsługę wejścia-wyjścia, obsługę plików, obsługę wielowątkowości, zarządzanie pamięcią operacyjną, podstawowe typy danych, funkcje do zarządzania nimi np. operacje na ciągach znaków. Ważnym obszarem PLT jest też teoria kompilacji, na której proces składa się wykonanie poleceń preprocesora, analiza leksykalna, analiza składniowa, analiza semantyczna, optymalizacja kodu wynikowego i generacja kodu. Języki klasyfikuje się według poziomu abstrakcji na którym operują na języki niskiego poziomu oraz języki wysokiego poziomu, wyróżnia się także wiele paradygmatów programowania.

=== Inżynieria komputerowa ===

Inżynieria komputerowa (ang. computer engineering, niem. Technishe Informatik) – zajmuje się tworzeniem systemów komputerowych. Do jej zadań należy projektowanie, wytwarzanie, integracja i eksploatacja sprzętu cyfrowego, w tym urządzeń sieciowych. Początkowo zajmowała się głównie tworzeniem procesorów, a współcześnie ważną jej rolę stanowi także tworzenie sprzętu i sterowników dla systemów wbudowanych, które wraz z pojawieniem się koncepcji IoT mają coraz większe znaczenie. Do jej zagadnień należy architekturą i organizacją systemów komputerowych na poziomie sprzętowym oraz oprogramowania sprzętowego.

==== Logika obliczeniowa i technika cyfrowa ====

Technika cyfrowa zajmuje się projektowaniem i analizą układów cyfrowych. Do jej elementarnych zagadnień należą bramki logiczne, rejestry, układy sekwencyjne i układy kombinacyjne. Obejmuje syntezę logiczną i odwzorowanie technologiczne. Współcześnie jej zagadnienia są kształtowane z jednej strony przez języki opisu sprzętu, a z drugiej przez bezpośrednio programowalne macierze bramek. Układy logiczne początkowo implementowano jako układy mechaniczne, następnie jako elektromechaniczne i dominujące współcześnie układy elektroniczne.

==== Architektura i organizacja komputerów ====

Architektura komputerów (AK) to główny obszar inżynierii komputerowej zajmujący się projektowaniem i podstawową strukturą systemów komputerowych oraz budową i organizacją ich podzespołów. Główny obszar AK stanowi architektura procesorów na którą składa się model programowy procesora oraz mikroarchitektura procesora. Procesory są głównym elementem systemów komputerowych. Szczególna uwaga jest poświęcona na sposobie, w jaki procesor wykonuje instrukcje i uzyskuje dostęp do adresów w pamięci. Przykładowe zagadnienia to DMA czy kontroler. Ważnymi obszarami AK są także magistrale oraz pamięci komputerowe. Pamięcią komputerową nazywa się różnego rodzaju urządzenia i bloki funkcjonalne komputera, służące do przechowywania danych i programów (systemu operacyjnego oraz aplikacji). Istnieje jej wiele rodzajów, m.in. rejestry procesora, pamięć podręczna procesora, pamięć RAM, dyski półprzewodnikowe (SSD), dyski twarde (HDD). Wyróżnia się pamięci zewnętrzne i wewnętrzne. Magistralę komunikacyjną (ang. bus) definiuje się jako zespół linii przenoszących sygnały oraz układy wejścia-wyjścia służące do przesyłania sygnałów między połączonymi urządzeniami w systemach mikroprocesorowych.

==== Przetwarzanie równoległe i rozproszone ====

Obliczenia równoległe to obszar badający możliwość obliczeń, w której wiele instrukcji jest wykonywanych jednocześnie. Taka forma przetwarzania danych była wykorzystywana przez wiele lat, głównie przy wykorzystaniu superkomputerów, a szczególne zainteresowanie zyskała w ostatnich latach, z uwagi na fizyczne ograniczenia uniemożliwiające dalsze zwiększanie częstotliwości taktowania procesorów. Obliczenia równoległe stały się dominującym wzorcem w architekturze komputerowej, głównie za sprawą upowszechnienia procesorów wielordzeniowych. Ze względu na skalę można wyróżnić obliczenia równoległe na poziomie: bitów, instrukcji, danych i zadań. Współbieżność jest właściwością systemów, w których obliczenia wykonuje się jednocześnie i potencjalnie korzystają ze wspólnych zasobów i/lub wchodzą w interakcje ze sobą. Opracowano wiele modeli obliczeń równoległych, w tym sieci Petriego, rachunek procesowy (ang. process calculus) i model maszyny dostępu równoległego (ang. parallel random-access machine, PRAM). Kiedy wiele komputerów jest podłączonych do sieci podczas korzystania ze współbieżności, jest to nazywane systemem rozproszonym. w którym to komputery mają własną pamięć, a informacje są wymieniane, by osiągnąć wspólne cele.

==== Programowanie niskopoziomowe ====
Oprogramowanie niskopoziomowe pisze się w językach niskiego poziomu. Są to głównie języki asemblera, stanowią symboliczny zapis instrukcji procesora i danych, który w prosty sposób odpowiada zapisowi binarnemu. Języki asemblerowe wprowadzone w celu czytelnej dla człowieka reprezentacji języków maszynowych komputerów. W przeciwieństwie do języków wysokiego poziomu, typowe języki asemblerowe charakteryzują się strukturą liniową (wierszową). Każdy wiersz tekstu może zawierać pojedynczą instrukcję procesora lub dyrektywę asemblera.

==== Sieci komputerowe ====

Sieci komputerowe to gałąź informatyki mająca na celu tworzenie sieci między komputerami nazywanych węzłami, umożliwiając im współdzielenie zasobów. W sieciach komputerowych urządzenia komputerowe wymieniają się danymi za pomocą warstw sieciowych. W modelu OSI wyróżnia się warstwę aplikacji, prezentacji, sesji, transportową, sieciową, łącza danych i fizyczną, a w modelu TCP/IP – będącym podstawą struktury internetu – wyróżnia się warstwy aplikacji, transportową, internetową i dostępu do sieci. Te łącza danych są ustanawiane za pomocą mediów kablowych, takich jak skrętka lub kable światłowodowe, oraz mediów bezprzewodowych, takich jak np. Wi-Fi. Jednymi z podstawowych zagadnień sieci są protokoły oraz urządzenia sieciowe. Do najpopularniejszych urządzeń sieciowych należy karta sieciowa, router, koncentrator, przełącznik, punkt dostępowy, most, ekspander zasięgu Wi-Fi (repeater Wi-Fi), adaptery PowerLine, serwery wydruku, kamery IP, bramki VoIP orazy telefony IP. Protokołem komunikacyjnym nazywa się zbiór ścisłych reguł i kroków postępowania, które są automatycznie wykonywane przez urządzenia sieciowe w celu nawiązania łączności i wymiany danych. Definiują one syntaksę, semantykę, synchronizację komunikacji oraz możliwe metody naprawiania błędów. Protokoły te mogą zostać wdrożone za pomocą hardware'u, oprogramowania lub obu jednocześnie.

==== Systemy operacyjne ====

Systemy operacyjny pełnią szczególną rolę w informatyce. Jest to oprogramowanie zarządzające systemem komputerowym, tworzące środowisko do uruchamiania i kontroli zadań. Najważniejszym elementem systemu operacyjnych jest jego jądro wykonujące i kontrolujące zadania m.in. planisty czasu procesora, ustalającego które zadanie i jak długo będzie wykonywane czy przełącznika zadań, odpowiedzialnego za przełączanie pomiędzy uruchomionymi zadaniami. System operacyjny posiada także swoją powłokę, czyli specjalny program komunikujący użytkownika z systemem operacyjnym oraz system plików – sposób ustrukturyzowanego zapisu danych na nośniku. Osoby administrujące systemami nazwa się administratorami (pot. adminami). Współcześnie najważniejszą rodziną systemów operacyjnych jest GNU/Linux oraz Windows.

=== Informatyka praktyczna ===

Programowanie komputerów to proces projektowania, tworzenia, testowania i utrzymywania kodu źródłowego programów komputerowych w tym dla urządzeń mikroprocesorowych (mikrokontrolery). Programowanie pod różnymi postaciami jest obecne w większości działów informatyki. Kod źródłowy jest napisany w języku programowania, z użyciem określonych reguł, może on być modyfikacją istniejącego programu lub czymś zupełnie nowym. Programowanie wymaga wiedzy i doświadczenia w wielu dziedzinach, jak projektowanie aplikacji, algorytmika, struktury danych, języki programowania i narzędzia programistyczne, kompilatory, czy sposób działania podzespołów komputera. Między programistami trwają debaty, czy programowanie komputerów jest sztuką, rzemiosłem czy procesem inżynieryjnym. Bezpośrednią formą sztuki w tej dziedzinie jest demoscena. Programowanie komputerów integruje ze sobą większość gałęzi informatyki. Istnieje wiele gałęzi rozwoju technik programowania, jednak wszystkie z nich bazują na wspólnych podstawach. Niezależnie czy to będzie aplikacja webowa w Javascript, gra komputerowa w C++ czy program mikrokontrolera w C, używają one podstawowych konstrukcji programistycznych. Podstawymi pojęciami od których zaczyna się naukę programowania są między innymi zmienne, tablice, instrukcje warunkowe, pętle, wskaźniki, łańcuchy, funkcje, debugowanie, biblioteki oraz zarządzanie pamięcią. Języki dzieli się na generacje: 2GL, 3GL, 4GL, 5GL. Wyróżnia się między innymi języki akcji, języki algorytmiczne, języki dziedzinowe, języki interpretowane, języki kompilowane, języki mnemoniczne, języki nieproceduralne, języki niezależne komputerowo, języki niskiego poziomu, języki opisu zadań, języki problemowe, języki proceduralne, języki symulacyjne, języki uniwersalne i języki wysokiego poziomu. Do najpopularniejszych języków programowania zalicza się: Java, C, Python, C++, Visual Basic .NET, C#, JavaScript, PHP, SQL, Język Asemblera, Swift, Objective-C, Ruby, Groovy, Go, Perl, MATLAB, Visual Basic, Object Pascal.

==== Grafika komputerowa ====

Grafika komputerowa to dział informatyki zajmujący się cyfrową syntezą i manipulacją treści wizualnych. Ze względu na reprezentację danych dzieli się na grafikę rastrową i wektorową, a ze względu na charakter danych na grafikę dwuwymiarową, trójwymiarową i ruchomą. Obejmuje także obecnie szybko rozwijające się przetwarzenie obrazów. Grafikę komputerową można także podzielić na teoretyczną skupiającą się algorytmach graficznych i praktyczną, skupiającą się manipulacji obrazem czy modelowaniu 3D np. w programie Blender. Grafika komputerowa stanowi podstawę współczesnych gier, animacji, symulacji czy wizualizacji komputerowych. Renderowanie polega na analizie stworzonego wcześniej modelu danej sceny oraz utworzenie na jej podstawie dwuwymiarowego obrazu wyjściowego w formie statycznej lub animacji. Podczas renderowania rozpatrywane są m.in. odbicia, cienie, załamania światła, wpływy atmosfery (w tym mgła), efekty wolumetryczne itp.

==== Inżynieria oprogramowania ====

Inżynieria oprogramowania, także inżynieria systemów informatycznych – zajmuje się procesem i metodykami tworzenia systemów informatycznych: od analizy i określenia wymagań, przez projektowanie i wdrożenie, aż do ewolucji gotowego oprogramowania. Termin inżynieria oprogramowania po raz pierwszy został użyty w przełomie lat 1950/60 (ale oficjalnie za narodziny tej dyscypliny podaje się lata 1968 i 1969, w których miały miejsce dwie konferencje sponsorowane przez NATO, odpowiednio w Garmisch i Rzymie). Wyróżnia fazy produkcji oprogramwania: specyfikacji, projektowania, implementacji, integracji i ewoluacji, a także dostarcza systematycznych metodyk jego tworzenia, jak m.in. model kaskadowy, prototypowy czy zwinny, w tym scrum. Wprowadza takie pojęcia jak np. cykl życia programu czy metryka oprogramowania. Wyróżnia się także jej specjalizacje np. inżynieria systemów mobilnych, inżynieria systemów baz danych, inżynieria systemów wbudowanych czy inżynieria gier komputerowych. Wzorcem projektowym (ang. design pattern) nazywa się uniwersalne, sprawdzone w praktyce rozwiązanie często pojawiających się, powtarzalnych problemów projektowych. Pokazuje powiązania i zależności pomiędzy klasami oraz obiektami i ułatwia tworzenie, modyfikację oraz utrzymanie kodu źródłowego. Jest opisem rozwiązania, a nie jego implementacją. Architekturą oprogramowania nazwywa podstawową organizację systemu wraz z jego komponentami, wzajemnymi powiązaniami, środowiskiem pracy i regułami ustanawiającymi sposób jego budowy i rozwoju. Metody formalne – tworzenie specyfikacji, projektowania i weryfikacji oprogramowania lub systemów informatycznych w języku formalnym. Metody formalne najlepiej opisać jako zastosowanie dość szerokiej gamy podstaw teoretycznych informatyki, w szczególności rachunku logicznego, języków formalnych, teorii automatów, systemu dynamiki zdarzeń dyskretnych i semantyki programów, a także systemów typów i typów danych algebraicznych do specyfikacji i weryfikacji problemów w oprogramowaniu i sprzęcie.

==== Cyberbezpieczeństwo i kryptologia ====

Kryptologia dzieli się na kryptografię, czyli gałąź wiedzy o utajnianiu wiadomości oraz kryptoanalizę, czyli gałąź wiedzy o przełamywaniu zabezpieczeń oraz o deszyfrowaniu wiadomości przy braku klucza lub innego wymaganego elementu schematu szyfrowania (szyfru). Przykładowe metody to atak brute force czy kryptoanaliza liniowa. Bezpieczeństwo komputerowe (ang. computer security'', pot. cybersecurity, hacking) zajmuje się zapewnianiem poufności i bezpieczeństwa danych. Osoby posiadające szeroką i zaawansowaną wiedzę informatyczną, lecz nieetycznie z niej korzystający nazywani są cracker. Ich szczególnym zainteresowaniem jest wyszukiwanie luk (dziur) w systemach operacyjnych, programach, sieciach komputerowych czy urządzeniach do niej podłączonych w celu przejęcia nad nimi zdalnej kontroli. Wyróżnia się wiele klasycznych ataków komputerowych takich jak na przykład DDoS, HTTP Flood, UDP flood, smurf attack, session hijacking, a także wiele rodzajów wirusów komputerowych, trojanów, snifferów czy rootkitów. W odpowiedzi powstało wiele technik obrony systemów informatycznych, np. obrona w głąb, security through obscurity czy głębokie ukrycie.

==== Bazy danych, eksploracja danych, danologia ====
Danologia (ang. Data science) wykorzystuje metody naukowe, procesy, algorytmy, narzędzia i systemy informatyczne do wydobywania wiedzy i spostrzeżeń z wielu danych strukturalnych i nieustrukturyzowanych, tzw. Big data. Eksploracją danych (ang. data mining) nazywa się jeden z procesów uzyskiwania wiedzy z baz danych. Idea eksploracji danych polega na wykorzystaniu szybkości komputera do znajdowania ukrytych dla człowieka (właśnie z uwagi na ograniczone możliwości czasowe) prawidłowości w danych zgromadzonych w hurtowniach danych. Big data to termin odnoszący się do dużych, zmiennych i różnorodnych zbiorów danych, których przetwarzanie i analiza jest trudna, ale jednocześnie wartościowa. Obecne użycie terminu big data zwykle odnosi się do użycia analizy predykcyjnej, analizy zachowania użytkownika lub niektórych innych zaawansowanych metod analizy danych, które wydobywają wartość z danych, a rzadko do określonego rozmiaru zestawu danych. Baza danych to zorganizowany zbiór danych, ogólnie przechowywanych i dostępnych z systemu komputerowego. Tam, gdzie bazy danych są bardziej złożone, często są opracowywane przy użyciu formalnych technik projektowania i modelowania. System zarządzania bazą danych (DBMS) to oprogramowanie, które współdziała z użytkownikami końcowymi, aplikacjami i samą bazą danych w celu przechwytywania i analizy danych. Oprogramowanie DBMS obejmuje dodatkowo podstawowe narzędzia do zarządzania bazą danych.

=== Systemy i technologie komputerowe ===
Systemy informatyczne (ang. information processing systems) może opisać jako zbiór powiązanych ze sobą elementów, które przetwarzają informacje, najczęściej z wykorzystaniem sprzętu i oprogramowania komputerowego.

==== Sztuczna inteligencja ====

Sztuczna inteligencja (SI, ang. Artificial intelligence, AI) to obszar informatyki zajmujący się komputerowym symulowaniem inteligencji – tworzeniem modeli zachowań inteligentnych oraz systemów komputerowych symulujących te zachowania. Szczególnym zainteresowaniem darzy się problemy które nie są bezpośrednio algorytmizowalne, jak rozpoznawanie obrazów, tłumaczenie maszynowe czy rozpoznawanie mowy. Sztuczna inteligencja jest związana z logiką rozmytą, algorytmami ewolucyjnymi, sieciami neuronowymi, robotyką i sztucznym życiem. SI bywa nazywane także inteligencją obliczeniową (ang. Computational Intelligence, CI). Uczeniem maszynowym (ang. Machine learning, ML) nazwa się analizę procesów uczenia się oraz tworzeniem systemów, które doskonalą swoje działanie na podstawie doświadczeń z przeszłości. Jedną z wiodących technologii jest TensorFlow. Systemy te posiadają zdolność do samouczenia się i nazywa się je systemami samouczącymi. Podstawowymi metodami ML są symboliczne uczenie się (nazywane także indukcyjnym, ang. symbolic/inductive learning) oraz sztuczne sieci neuronowe (ang. artificial neural networks). Nazywa się tak połączone grupy węzłów, podobne do rozległej sieci neuronów w ludzkim mózgu. Głębokie sieci neuronowe (także głębokie uczenie maszynowe, ang. deep learning lub differential programming) to podkategoria uczenia maszynowego – nazywa się tak metody oparte na sztucznych sieciach neuronowych z uczeniem reprezentatywnym (ang. feature learning lub representation learning). Uczenie się może być nadzorowane, częściowo nadzorowane lub nienadzorowane. Sztuczne życie (ang. artificial life, AL, niem. Künstliches Leben, KL) to kierunek badań, zorientowany na zrozumienie i wykorzystanie istoty życia. Pomysłodawcą i ojcem chrzestnym tego podejścia był amerykański matematyk i informatyk Christopher Langton, który zaproponował je w 1986 roku. Dziedzina obejmuje między innymi: tworzenie różnorodnych modeli życia oraz prowadzenie symulacji w środowisku programowym, sprzętowym i biochemicznym, symulacje ewolucji biologicznej oraz innych procesów biologicznych za pomocą metod informatycznych, badania i symulacje układów niebiologicznych, zachowujących się podobnie jak układy biologiczne (np. automatów komórkowych), algorytmy ewolucyjne i ewolucję programów komputerowych.

==== Systemy wbudowane i obliczenia czasu rzeczywistego ====

Systemy wbudowane to systemy komputerowe specjalnego przeznaczenia, który staje się integralną częścią obsługiwanego przez niego sprzętu komputerowego (hardware). System wbudowany musi spełniać określone wymagania ściśle zdefiniowane pod kątem zadań, które ma wykonywać. Każdy system wbudowany oparty jest na mikroprocesorze (lub mikrokontrolerze) zaprogramowanym do wykonywania ograniczonej liczby zadań lub nawet wyłącznie do jednego zadania. W systemach wbudowanych najpopularniejszymi modelami programowymi procesorów są RISC oparte na zasadach architektury harvardzkiej lub ARM. W systemach czasu rzeczywistego wynik i efekt działania jest zależny od chwili wypracowania tego wyniku. Systemy wbudowane współcześnie znajdują zastosowania np. w autonomicznych pojazdach, w internecie rzeczy czy w urządzeniach rozrywkowych.

==== Widzenie komputerowe i rozpoznawanie wzorców ====

Rozpoznawanie wzorców (ang. pattern recognition) to pole badawcze w obrębie uczenia maszynowego. Może być definiowane jako działanie polegające na pobieraniu surowych danych i podejmowaniu dalszych czynności zależnych od kategorii do której należą te dane. W rozpoznawaniu wzorców dąży się do klasyfikacji danych (wzorców) w oparciu o wiedzę aprioryczną lub o informacje uzyskane na drodze statystycznej analizy danych służącej wydobywaniu cech obiektów. Klasyfikowane wzorce to zazwyczaj grupy wyników pomiaru lub obserwacji definiujące położenie odpowiadających im punktów w wielowymiarowej przestrzeni cech.

==== Przetwarzanie obrazów i mowy ====
Sygnały cyfrowe to strumienie bitów informacji, ich przetwarzanie polega na wykonaniu na nich pewnych operacji oraz ich interpretacja. Do głównych zastosowań należy przetwarzanie dźwięku, kompresja dźwięku, segmentacja obrazów, kodowanie wideo, przetwarzanie mowy, rozpoznawanie mowy oraz telekomunikacja cyfrowa.

==== Gry komputerowe i symulatory ====

Gry komputerowe to rodzaj oprogramowania komputerowego przeznaczonego do celów rozrywkowych lub edukacyjnych, wymagające od użytkownika (gracza) rozwiązywania zadań logicznych lub zręcznościowych. Gry komputerowe mogą być uruchamiane na komputerach osobistych, specjalnych automatach, konsolach do gry, telewizorach, telefonach komórkowych oraz innych urządzeniach mobilnych. Gry, podobnie jak symulacje komputerowe mają wirtualizować pewien fragment rzeczywistości. Zaawansowane gry i symulacje są pisane w czystych językach programowania, najczęściej obiektowych – jak Simula czy C++ lub są oparte na silnikach jak Unity. Dla mniej wymagających symulacji powstały także uniwersalne programy.

==== Interfejsy i interakcje człowiek-komputer ====

Interakcją człowiek–komputer nazywa się wzajemne oddziaływanie między człowiekiem a komputerem zachodzące poprzez interfejs użytkownika, czyli część sprzętu i oprogramowania zajmującą się obsługą urządzeń wejścia-wyjścia przeznaczonych dla interakcji z użytkownikiem. Istnieje wiele rodzajów interfejsów, są to m.in. wiersz poleceń, interfejs tekstowy czy interfejs graficzny. Obecnie prowadzone są intensywne badania nad wirtualną rzeczywistością, a także interfejsami mózg-komputer.

==== Technologie webowe, mobilne i multimedia ====
Aplikacja internetowa (ang. web application), zwana również aplikacją webową – program komputerowy, który pracuje na serwerze i komunikuje się poprzez sieć komputerową z hostem użytkownika komputera z wykorzystaniem przeglądarki internetowej użytkownika, będącego w takim przypadku interaktywnym klientem aplikacji internetowej. Od komputerów mobilnych (np. smartfony, tablety) oczekuje się, że mogą być swobodnie transportowane podczas normalnego użytkowania, oraz pozwalają na przesyłanie danych, głosu i wideo. System mobilny, także przetwarzanie mobilne (ang. mobile computing) obejmuje komunikację mobilną oraz sprzęt i oprogramowanie mobilne. Kwestie komunikacyjne obejmują sieci ad hoc, infrastrukturę sieci, a także właściwości komunikacyjne, protokoły, formaty danych i konkretne technologie. Typowy sprzęt mobilny zawiera często różne sensory, np. akcelerometry, które są w stanie wykrywać i odbierać sygnały. Najważniejsze mobilne systemy operacyjne to iOS oraz Android Linux, gdzie dominują języki Java i Kotlin.

=== Informatyka stosowana ===

==== Informatyka w inżynierii kosmicznej i satelitarnej, astronomii, nawigacji, geodezji i geografii ====
Geoinformatyka – zajmuje się numerycznym przetwarzaniem i analizowaniem informacji geograficznej (geoinformacji). Geoinformatyka jest opisywana jako nauka i technika zajmująca się strukturą i charakterem danych geograficznych, ich przechwytywaniem, klasyfikacją, przetwarzaniem i wizualizacją. Do zastosowań geoinformatyki zalicza się kartografię, geodezję, GPS, fotogrametrię, teledetekcję, analizę danych przestrzennych, mapowanie i nawigację.
Astroinformatyka – zastosowania informatyki w astronomii.

==== Informatyka w biologii, chemii, medycynie i kognitywistyce ====
Bioinformatyka (z niem. Bioinformatik) – interdyscyplinarna dziedzina obejmujmująca rozwój metod obliczeniowych służących do badania struktury, funkcji i ewolucji genów, genomów i białek. Ponadto odpowiada za rozwój metod wykorzystywanych do zarządzania i analizy informacji biologicznej gromadzonej w toku badań genomicznych oraz badań prowadzonych z zastosowaniem wysokoprzepustowych technik eksperymentalnych.
Chemioinformatyka (z niem. Chemoinformatik), także informatyka chemiczna to nauka zajmująca się wykorzystaniem informatyki do rozwiązywania różnorodnych problemów chemicznych jak np. teoria grafów chemicznych czy badania przestrzeni chemicznej. Te techniki, nazywane często metodami in silico, wykorzystywane są do przeprowadzania obliczeń w blisko związanej z nią chemii obliczeniowej oraz w chemii kwantowej i procesie projektowania leków. Nauka ta znajduje zastosowanie w wielu gałęziach przemysłu chemicznego do analizy i przetwarzania danych chemicznych.
Informatyka medyczna – zajmuje się zbieraniem, przetwarzaniem, przechowywaniem, udostępnianiem i przesyłaniem danych medycznych oraz metodami tworzenia urządzeń i systemów informatycznych wykorzystywanych w medycynie. Informatyka medyczna znajduje zastosowania między innymi w systemach wspomagania diagnostyki (np. IBM Watson for Oncology), oprogramowaniu robotów medycznych, systemach rejestracji, przetwarzania i analizy sygnałów i obrazów medycznych oraz systemach teleinformatycznych dla telemedycyny.
Neuroinformatyka (z niem. Neuroinformatik) znajduje zastosowania w kognitywistyce, przy badaniu przetwarzania informacji przez systemy nerwowe w celu zastosowania ich w systemach technicznych, m.in. w tworzeniu modeli obliczeniowych, narzędzi analitycznych i baz danych do udostępniania, integracji i analizy danych eksperymentalnych oraz rozwoju teorii na temat funkcji układu nerwowego. W kontekście INCF neuroinformatyka odnosi się do informacji naukowych na temat podstawowych danych eksperymentalnych, ontologii, metadanych, narzędzi analitycznych i modeli obliczeniowych układu nerwowego. Informatyka kognitywna także odnosi się do zastosowań w kognitywistyce. Jednym z najbardziej znanych specjalistów kognitywstyki w Polsce jest Włodzisław Duch. Kolejnym powiązanym obszarem jest informatyka afektywna.

==== Informatyka w przemyśle, mechanice i inżynierii materiałowej ====
Informatyka przemysłowa – zastosowania informatyki w przemyśle.
Informatyka mechaniczna, także mechainformatyka (z niem. Maschinenbauinformatik) – zastosowania informatyki w mechanice. Zajmuje się m.in. informatycznymi aspektami druku 3D, programowania CNC, mechaniki komputerowej, oraz oprogramowaniem do projektowania CAD.
Informatyka materiałowa – zastosowania informatyki w materiałoznawstwie i inżynierii materiałowej.

==== Dalsze zastosowania ====
Informatyka społeczna odnosi się do szeroko rozumianego związku pomiędzy technologiami informatycznymi i światem społecznym. Obejmuje między innymi web mining, reality mining, symulacje społeczeństw i boty społeczne. Przedmiotem zainteresowania badaczy jest także z jednej strony wpływ informatycznych technologii komunikacyjnych na zmiany społeczne i psychologiczne wśród osób, które z nich korzystają. Z drugiej strony badany jest wpływ zjawisk społecznych na systemy informatyczne, między innymi komunikatory, serwisy społecznościowe.
Informatyka śledcza – dostarcza cyfrowych środków dowodowych dotyczących przestępstw popełnionych cyfrowo lub przy użyciu systemów teleinformatycznych. Jej zadaniami są: zbieranie, odzyskiwanie, analiza i prezentacja cyfrowych danych, znajdujących się na różnego rodzaju nośnikach (dyski twarde komputerów, dyskietki, płyty CD, pamięci przenośne, serwery, telefony komórkowe itp.), oraz w coraz popularniejszych ostatnio systemach i serwisach zdalnego gromadzenia, przechowywania i przetwarzania danych, takich jak serwisy społecznościowe, przestrzeń dyskowa w chmurze czy wyszukiwarki internetowe.
Informatyka ekonomiczna (czasem określana również jako informatyka gospodarcza lub informatyka zarządcza) – jej przedmiotem zainteresowania są systemy informatyczne w organizacjach (szczególnie w przedsiębiorstwach).

== Edukacja ==

=== Szkoła podstawowa, liceum i technikum ===
W ramach I etapu edukacji (klasy I-III) uczniowie mają zajęcia z edukacji informatycznej w ramach edukacji wczesnoszkolnej. Klasy IV-VIII (II etap edukacyjny) realizują przedmiot informatyka. Najważniejszym celem kształcenia informatycznego uczniów jest rozwój umiejętności myślenia obliczeniowego (z ang. computational thinking), skupionego na kreatywnym rozwiązywaniu problemów z różnych dziedzin ze świadomym i bezpiecznym wykorzystaniem przy tym metod i narzędzi wywodzących się z informatyki. Takie podejście, rozpoczęte w szkole podstawowej, jest kontynuowane w liceum ogólnokształcącym i technikum zarówno w zakresie podstawowym, jak i rozszerzonym. Przedmiot informatyka jest realizowany przez wszystkich uczniów w każdej klasie, począwszy od klasy I szkoły podstawowej i jest kontynuowany w liceum ogólnokształcącym i technikum.

=== Studia wyższe ===
Informatyka jest wykładana na uniwersytetach oraz na politechnikach. Na politechnikach programy studiów są nastawione na zagadnienia inżynierskie, a na uniwersytetach na zagadnienia naukowe. Istnieją także programy studiów nastawione na praktyczne zastosowania. Z uwagi na ograniczoną liczbę miejsc oraz fakt że informatyka jest chętnie wybieranym kierunkiem studiów, obowiązują na nią stosunkowo wysokie progi punktowe. W roku akademickim 2018/2019 zgłosiło się 42759 chętnych. W najlepszych uczelniach w kraju w pierwszej kolejności są przyjmowani finaliści Olimpiady Informatycznej. Spośród najlepszych jest wyłaniana reprezentacja Polski na różne międzynarodowe konkursy informatyczne np. Akademickie mistrzostwa świata w programowaniu zespołowym.

== Zobacz też ==
informatyk
informatyka stosowana

== Przypisy ==

== Linki zewnętrzne ==
 Computer science (ang.), Routledge Encyclopedia of Philosophy, rep.routledge.com [dostęp 2023-05-10].


Astroinformatyka

Astroinformatyka – interdyscyplinarna dziedzina nauki, będąca połączeniem astronomii z informatyką oraz technologiami komunikacyjnymi.
Astroinformatyka polega na wykorzystaniu nowoczesnych technologii w celu zachowania i analizy historycznych obserwacji astronomicznych. Ma na celu również zapisanie cyfrowo historycznych oraz najnowszych obserwacji astronomicznych i obrazów w dużej bazie danych dla efektywniejszego wyszukiwania materiałów poprzez ogólnodostępny interfejs.

== Przypisy ==


BRITE

Program Brite (ang. Basic Resarch in Information Technologies for Europe) - Badania Podstawowe w Zakresie Technologii Informatycznych dla Europy - program Unii Europejskiej zainicjowany w 1985 r. celem wspierania badań naukowych w zakresie nowych technologii i ich wspierania. Został zaplanowany na 4 lata i zakończył się w 1989 r. Miał on stymulować współpracę pomiędzy różnymi gałęziami przemysłu w państwach Wspólnot Europejskich. Brite to akronim od pełnej angielskiej nazwy programu.
Program łączył przedsiębiorstwa, szkoły wyższe oraz instytuty badawcze i podejmował współpracę w następujących dziedzinach nowych technologii:

polimery,
technologia laserowa,
modele matematyczne,
nowe surowca,
katalizatory,
technologie membranowe.
Jako pierwsze z tego programu skorzystały małe i średnie przedsiębiorstwa. Program obejmował 12 krajów członkowskich Unii Europejskiej: Belgia, Dania, Francja, Grecja, Hiszpania, Holandia, Irlandia, Luksemburg, Niemcy, Portugalia, Włochy, Wielka Brytania i kraje EFTA: Islandia, Liechtenstein, Norwegia.

== Bibliografia ==
Dzienniki Urzędowe Unii Europejskiej (pol.)


Extensible resource identifier

Extensible resource identifier (XRI) – system identyfikatorów, kompatybilny z URI. Został stworzony w ramach organizacji OASIS. Jest to także protokół określający sposób pobierania tych identyfikatorów.
Identyfikatory XRI dopuszczają stosowanie pełnego Unicode.
Jednym z najważniejszych z punktu widzenia Identity 2.0 zastosowań XRI są i-names.
XRI towarzyszy także inny protokół, XDI, służący do wymiany danych.

== Linki zewnętrzne ==
Informacje o XRI


Humanistyka cyfrowa

Humanistyka cyfrowa – szeroki obszar aktywności naukowej, w której wykorzystuje się źródła, metody i narzędzia cyfrowe do prowadzenia badań, publikowania wyników i budowania infrastruktury badawczej w różnorodnych dyscyplinach humanistycznych i społecznych. Humanistyka cyfrowa to aktywności na przecięciu technik obliczeniowych i zasobów humanistycznych. Materiały, które podlegają opracowaniu i badaniu mogą być analogowe i zdigitalizowane lub w pierwotnej postaci cyfrowej. Ich integracja z narzędziami obliczeniowymi zależy od wyborów dokonywanych na każdym etapie planowania projektu badawczego.
Problemy z wypracowaniem jednoznacznej i powszechnie akceptowanej definicji cyfrowej humanistyki doczekały się wielu opracowań, jednak, jak stwierdził Matthew Kirschenbaum „nigdy nie dowiemy się, czym humanistyka cyfrowa <<jest>>, ponieważ nie chcemy tego wiedzieć, ani nie jest to dla nas użyteczne”. Według niego pojęcie cyfrowej humanistyki ma być rozwiązaniem problemu braku innych, bardziej precyzyjnych pojęć, i odwoływać się nie tyle do teorii, co do praktyki badawczej.

== Metody cyfrowej humanistyki ==
Do metod cyfrowej humanistyki należą m.in. badania korpusowe, metody przetwarzania języka naturalnego, analiza sieciowa, edycje cyfrowe, czytanie zdystansowane, text mining, wizualizacja danych, mapy cyfrowe (systemy informacji geograficznej), przetwarzanie obrazów cyfrowych, archiwistyka stron internetowych, fotogrametria. Przykładem wdrożenia metod cyfrowych do tradycyjnych kierunków badań humanistycznych jest np. cyfrowa paleografia  czy lingwistyka kwantytatywna, która dopiero dzięki zasobom i metodom cyfrowym mogła podjąć problem automatycznego wyznaczania struktury semantycznych.
Rozwój cyfrowej humanistyki ograniczają znaczne koszty infrastruktury cyfrowej, kompetencje badaczy, dostępność źródeł i danych oraz przepisy prawa autorskiego. Dostęp do infrastruktury i narzędzi jest, jak przekonuje Joris van Zundert, wtórny wobec koncepcji badań - sama technologia nie jest w stanie być źródłem innowacji w humanistyce.

== Humanistyka cyfrowa w Polsce ==
Pierwsza konferencja naukowa poświęcona humanistyce cyfrowej w Polsce pt.: „Zwrot cyfrowy w humanistyce” odbyła się 25–26 listopada 2012 roku w Lublinie. Organizatorami przedsięwzięcia byli Instytut Kulturoznawstwa Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej oraz Uniwersyteckie Centrum Zdalnego Nauczania i Kursów Otwartych UMCS. Owocem konferencji był ebook dostępny na jednej z wolnych licencji Creative Commons. Równoległym wydarzeniem towarzyszącym konferencji był THATCamp, zorganizowany przez Teatr NN i portal Historia i Media.
Według danych za 2014 rok w Polsce realizowano około 80 projektów naukowych cyfrowej humanistyki.

== Przypisy ==

== Bibliografia ==
AndrzejA. Radomski AndrzejA., RadosławR. Bomba RadosławR. (red.), Zwrot cyfrowy w humanistyce. Internet / Nowe Media / Kultura 2.0 [pdf], Lublin: E-naukowiec, 2013, ISBN 978-83-936418-0-2 . Brak numerów stron w książce
Radosław Bomba, Narzędzia cyfrowe jako wyznacznik nowego paradygmatu badań humanistycznych, [w:] Zwrot cyfrowy w humanistyce (red.) A. Radomski, R. Bomba, Wyd. E-naukowiec, Lublin 2013
J. Drucker, The Digital Humanities Coursebook. An Introduction to Digital Methods for Research and Scholarship, Routlege, London, 2021, https://doi.org/10.4324/9781003106531.

== Linki zewnętrzne ==
Alliance of Digital Humanities Organizations (ADHO)
Digital Research Infrastructure for the Arts and Humanities (DARIAH)
Konsorcjum CLARIN-PL
Wprowadzenie do humanistyki cyfrowej


Informatyka (teoretyczna)

Informatyka teoretyczna (ang. Theoretical computer science) – dyscyplina w dziedzinie nauk ścisłych i przyrodniczych oraz kierunek studiów uniwersyteckich, wykorzystujący aparat matematyczny do badań nad naturą i teorią obliczeń, automatów i informacji oraz tworzenia algorytmów wyrażanych w językach programowania i strukturach danych. W części praktycznej zajmuje się optymalizowaniem wykorzystania architektury komputerów, do obliczeń numerycznych i analiz statystycznych oraz przetwarzania danych w implementowanych bazach danych, systemach informacyjnych, graficznych, webowych, chmurowych, kryptograficznych, sieciowych, sztucznej inteligencji itp.

== Przypisy ==


Informatyka afektywna

Informatyka afektywna – dział informatyki, zajmuje się metodami i narzędziami rozpoznawania, analizy, interpretacji i symulacji stanów emocjonalnych użytkowników komputerów.
Dziedzina ta została wyodrębniona w 1995 roku przez Rosalind Picard i nazwana affective computing. Ponieważ istnieje bogata literatura w języku angielskim i raczej znikoma w języku polskim, brak jest odpowiedników pojęć używanych w tej dyscyplinie leżącej na styku informatyki i psychologii. Zgodnie ze słownikiem angielskie słowo affective można przetłumaczyć jako afektywny lub emocjonalny, natomiast computing tłumaczy się jako przetwarzanie, komputyka lub informatyka. W związku z wątpliwościami dotyczącymi prawidłowości tłumaczenia nazwy dziedziny zasięgnięto opinii Rady Języka Polskiego. W dniu 5 września 2013 roku Zespół Terminologii Informatycznej Rady Języka Polskiego wydał opinię, zgodnie z którą polskim odpowiednikiem nazwy dziedziny affective computing jest określenie przetwarzanie emocjonalne.  Zaproponowana nazwa budzi jednak wiele wątpliwości, ponieważ kojarzy się raczej z działem psychologii niż informatyki.
Informatyka afektywna obejmuje:

metody rozpoznawania stanów emocjonalnych użytkowników komputerów i urządzeń mobilnych na podstawie różnorodnych charakterystyk (mimika, postawa ciała, parametry fizjologiczne, głos, tekst, wzorce behawioralne);
metody reprezentacji stanów emocjonalnych na potrzeby przetwarzania komputerowego;
tworzenie aplikacji afektywnych (ang. affective) i postrzegających emocje (ang. affect-aware);
modele interwencji afektywnych;
analizę ładunku emocjonalnego tekstu (ang. sentiment analysis);
symulacje stanów emocjonalnych na potrzeby wirtualnych postaci.

== Przypisy ==


Informatyka materiałowa

Informatyka materiałowa (ang. material informatics) to stosunkowo nowa interdyscyplinarna dziedzina badań, która łączy informatykę z inżynierią materiałowej i materiałoznawstwem w celu poprawy zrozumienia, wykorzystania, wyboru, rozwoju i odkrywania materiałów. Stawia sobie za cel szybkie i niezawodne pozyskiwanie, zarządzanie, analizę i rozpowszechnianie różnorodnych danych materiałowych w celu znacznego skrócenia czasu i ryzyka potrzebnego do opracowania, wyprodukowania i wdrożenia nowych materiałów, co zwykle trwa dłużej niż 20 lat.

== Przypisy ==


Informatyka muzyczna

Informatyka muzyczna – pojawiający się interdyscyplinarny obszar badawczy zajmujący się produkcją, dystrybucją, konsumpcją i analizą muzyki za pomocą technologii informatycznych (szczególnie w formatach cyfrowych). Informatyka muzyczna obejmuje między innymi edytory audio, przetwarzanie i analizę sygnałów muzycznych, urządzenia wykorzystywane przy produkcji muzyki oraz urządzenia wykorzystywane przy występach muzycznych.

== Przypisy ==


Informatyka przemysłowa

Informatyka przemysłowa (z ang. industrial computing), także informatyka procesowa (z niem. prozessinformatik) – dziedzina wiedzy znajdująca się na pograniczu nauk informatycznych oraz nauk o technologiach przemysłowych. Koncentruje się na zastosowaniu komputerów i oprogramowania w przemyśle. Do jej głównych zainteresowań należą informatyczne aspekty w następujących zastosowaniach:

komputerowe monitorowanie i sterowanie produkcją;
komputerowe modelowanie, symulacja i optymalizacja procesów technologicznych;
eksploracja i analiza danych przemysłowych;
projektowanie przemysłowych systemów informatycznych, m.in. systemy czasu rzeczywistego, systemy wbudowane;
zastosowanie sztucznej inteligencji w przemyśle, m.in. systemy ekspertowe;
projektowanie urządzeń wykorzystywanych w przemyśle, m.in. oprogramowanie sprzętowe.

== Przypisy ==


Informatyka stosowana

Informatyka stosowana (ang. applied computing) – dyscyplina oraz kierunek nauczania, wiążący ze sobą kompetencje informatyczne z dogłębną znajomością potrzeb określonej praktyki. Określony podzbiór wiedzy dyscypliny informatyka jest logicznie uzupełniany wiedzą specjalistyczną. W podstawowym zakresie obejmuje praktyczne wykorzystanie narzędzi informatycznych w innych dyscyplinach w każdej dziedzinie nauk.

== Źródła informatyki stosowanej ==
Już w latach 60., w chwili rozpoczęcia produkcji pierwszych komputerów UMC, pojawiło się zapotrzebowanie ze strony geodezji na specjalistyczne urządzenie obliczeń geodezyjnych. Na to zamówienie, od 1968 wyprodukowano kilkanaście specjalizowanych komputerów GEO. Podobne zapotrzebowanie przyszło z medycyny na urządzenia do analizy sygnałów EKG i EEG. W Zakładzie Doświadczalnym Instytutu Informatyki Politechniki Warszawskiej w latach 1967-1986 wyprodukowano 150 sztuk maszyny ANOPS. W tych przykładach istotne były doświadczenia współpracy informatyków z geodetami oraz lekarzami.
Wraz z rozwojem informatyki taka współpraca była coraz częściej potrzebna. Co prawda na innych kierunkach studiów wprowadzano podstawy informatyki i programowania, ale była to wiedza niewystarczająca. Pojawiało się zasadne pytanie kto ma oprogramować sterownik silnika – inżynier informatyk czy inżynier mechanik? – informatyk nie miał wiedzy specjalistycznej, a mechanik informatycznej i trudno też było im się wzajemnie zrozumieć w projektowaniu algorytmu oprogramowania.
W 1999 prof. Ryszard Tadeusiewicz, wówczas Rektor AGH, na posiedzeniu Prezydium KRASP (Konferencji Rektorów Polskich Uczelni Technicznych) zgłosił inicjatywę poszerzenia istniejącego zbioru kierunków kształcenia o informatykę stosowaną. Propozycja, początkowo popierana, z czasem była krytykowana, w tym przez informatyków, w zamian proponując poszerzenie nauki informatyki na innych kierunkach.
Prof. Tadeusiewicz wobec takiego braku akceptacji, w 2003 uzyskał prawa wprowadzenia kierunku informatyka stosowana na czterech wydziałach AGH.  Z czasem inne uczelnie uzyskiwały podobne prawo. Pozostawało tylko dobrać odpowiedni zakres programu nauczania informatyki, łącząc go z programem studiów specjalistycznych .

== Program informatyczny kierunku ==
Przykładowy program informatyczny kierunku:

inżynieria komputerowa
inżynieria oprogramowania
systemy informatyczne
cyberbezpieczeństwo
system zarządzania bazami danych i systemy informacyjne
internet i internet rzeczy
aplikacja mobilna i aplikacja internetowa
grafika komputerowa i multimedia
gry komputerowe i symulacja komputerowa
sztuczna inteligencja i systemy inteligentne

== Tematyka informatyki stosowanej ==
Obecnie kilkanaście uczelni prowadzi kierunek informatyka stosowana, przy czym w wielu przypadkach nazwa kierunku przymiotnikowo określa jego tematykę. Można też wyróżnić dwie klasy relacji dyscypliny informatyka z inną dyscypliną:

zastosowanie informatyki wspomaga rozwój innej dyscypliny,
wyniki badań innej dyscypliny wspomagają rozwój informatyki.

=== Informatyka wspomaga inną dyscyplinę ===
W tym przypadku większość zastosowań informatyki polega na tworzeniu i przetwarzaniu informacji zapisanych w bazach wiedzy dotyczących danej dyscypliny, czasem dokonywaniem obliczeń oraz z wizualizacją przechowanych danych. W  zaawansowanych rozwiązaniach techniki informatyczne zmieniają jakościowo dotychczasowe rozwiązania techniczne (np. zamiast siłowego czy elektronicznego układu sterującego podłączany jest sterownik z aplikacją sterującą):

Informatyka przemysłowa, informatyka materiałowa  – zajmuje się programowaniem CNC, sterowników,  projektowaniem wspomaganym komputerowo CAD, materiałoznawstwem oraz zajmuje się monitorowaniem i sterowaniem produkcją oraz modelowaniem procesów technologicznych.
Geoinformatyka, geoinformacja, geostatyka – zajmuje się numerycznym przetwarzaniem i analizowaniem informacji geograficznej i pomiarów geodezyjnych oraz zastosowaniami informatyki w kartografii, GPS, fotogrametrii, teledetekcji, analizie danych przestrzennych i nawigacji.
Informatyka ekonomiczna, informatyka gospodarcza – zajmuje się tworzeniem i zarządzaniem systemami informacyjnymi w organizacjach i przedsiębiorstwach.
Informatyka medyczna – zajmuje się przetwarzaniem danych medycznych oraz projektowaniem urządzeń diagnostyczno-medycznych z wykorzystaniem systemów informatycznych.
Bioinformatyka – obejmuje metody obliczeniowe badania i symulacji struktury, funkcji i ewolucji genów, genomów i białek oraz przetwarzaniem informacji biologicznej.
Neuroinformatyka – zajmuje się przetwarzaniem i przepływem informacji w systemach nerwowych oraz procesów neurologicznych.
Informatyka chemiczna, chemioinformatyka – zajmuje się przetwarzaniem informacji baz wiedzy związków chemicznych, między innymi w projektowaniu leków.
Informatyka śledcza – dostarcza cyfrowych środków dowodowych dotyczących przestępstw popełnionych cyfrowo lub przy użyciu systemów teleinformatycznych.
Informatyka społeczna, socjoinformatyka – bada wpływ użytkowania produktów informatycznych na społeczeństwo i jego jednostki.

=== Dyscyplina wspomaga rozwój informatyki ===
Mechatronika – łączy technikę elektryczną z mechaniczną i informatyczną i między innymi dostarcza mikronapędów do dysków, drukarek, skanerów itp.
Socjoinformatyka – bada wpływ zjawisk i zachowań społecznych na sposób korzystania z serwisów informatycznych oraz społecznościowych – wspomaga badania nad zwiększeniem użyteczności rozwiązań informatycznych.
Informatyka afektywna – zajmuje się metodami i narzędziami rozpoznawania, analizy, interpretacji i symulacji stanów emocjonalnych użytkowników komputerów – wspomaga badania nad efektywniejszymi metodami komunikacji człowiek-komputer.
Kognitywistyka – zajmująca się obserwacją i analizą działania zmysłów, mózgu i umysłu, w szczególności ich modelowaniem, mającym na celu projektowanie „inteligentnych” urządzeń.
Informatyka prawnicza – dostarcza interpretacji aktów prawnych, których zapisy powinny być uwzględnione w projektowaniu bezpieczeństwa systemów teleinformatycznych (ochrona danych osobowych, prywatność).

== Przypisy ==

== Bibliografia ==
RyszardR. Tadeusiewicz RyszardR., O nauczaniu informatyki stosowanej, [w:] W.W. Furmanek, A.Piecuch (red.), Dydaktyka informatyki – Problemy i wyzwania społeczeństwa informacyjnego, Rzeszów: Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego, 2011 (6), s. 38-57, ISBN 978-83-7338-651-8, ISSN 2083-3156 . typ?


Informatyka śledcza

Informatyka śledcza (ang. computer forensics) – obszar informatyki powiązany z naukami o bezpieczeństwie i naukami prawnymi, którego celem jest dostarczanie cyfrowych środków dowodowych. Często w sprawach popełnionych przestępstw lub nadużyć, ale także w celu odtworzenia stanu pierwotnego przy  ustalaniu motywów działania sprawcy lub ofiary. Jej zadaniami są: zbieranie, odzyskiwanie, analiza i prezentacja (w formie specjalistycznego raportu) cyfrowych danych, znajdujących się na różnego rodzaju nośnikach (dyski twarde komputerów, dyskietki, płyty CD, pamięci przenośne, serwery, telefony komórkowe itp.), oraz w coraz popularniejszych ostatnio systemach i serwisach zdalnego gromadzenia, przechowywania i przetwarzania danych, takich jak: (serwisy społecznościowe, przestrzeń dyskowa w chmurze czy wyszukiwarki internetowe). Efektem działań informatyków śledczych są cyfrowe materiały dowodowe, przygotowane zgodnie z duchem dochodzeniowo-śledczym (ang. forensically sound).

== Zastosowanie ==
Do najczęstszych przypadków zastosowania informatyki śledczej w Polsce należą:

W sferze biznesowej – kradzież danych przez zwalnianych lub nielojalnych pracowników oraz sabotaż (usuwanie lub kradzież danych firm lub instytucji publicznych mające na celu m.in. osłabienie ich pozycji konkurencyjnej lub pozyskanie know-how),
W sferze prywatnej – ustalanie motywów ucieczek nieletnich, zaginięć osób a także niewyjaśnionych zgonów (ustalenie czy osobę nakłaniano do samobójstwa lub czy dokonano morderstwa).

== Dowód elektroniczny i przestępstwa komputerowe ==
Dowód elektroniczny (ang. digital evidence) jest dopuszczalny zarówno w procesie cywilnym jak i karnym. Jest to typ dowodu naukowego, spełniającego bardzo rygorystyczne wymagania amerykańskiego standardu Dauberta, zgodnie z którym metoda lub teoria naukowa, aby stać się dowodem, musi:

Sama w sobie być sprawdzalna i zostać już poddana kontroli;
Być opisana i oceniona w literaturze fachowej;
Mieć znany lub przewidywany poziom błędów uzyskiwanych przy stosowaniu tej metody;
Uzyskać powszechną akceptację (ang. general acceptance) specjalistów w danej dziedzinie.
Wymóg powszechnej akceptacji jest ważnym czynnikiem decydującym o dopuszczeniu konkretnego dowodu, jednak nie stanowi warunku koniecznego. Polskie prawo również – co do zasady – przyjmuje, że dowody elektroniczne mogą być wykorzystane w postępowaniu przed sądem. Dowód elektroniczny musi być pozyskany, potwierdzony (poddany procesowi uwierzytelniania), zabezpieczony i zanalizowany w sposób, który uniemożliwi obronie podniesienie zarzutu manipulacji dowodem czy fałszerstwa.
Przestępstwa komputerowe definiuje konwencja Rady Europy ETS 185, gdzie wskazuje się następujące ich grupy:

Przestępstwa przeciw poufności (ang. confidentiality), integralności (ang. integrity) i dostępności (ang. availability) danych (tzw. przestępstwa CIA). Obejmują one między innymi: nielegalny dostęp do systemów przez hacking, podsłuch czy oszukiwanie uprawnionych użytkowników (powszechnie znany „phishing”), szpiegostwo komputerowe (włączając trojany i inne techniki), sabotaż i wymuszenia komputerowe (wirusy, ataki DDoS, spam) .
Powiązane z komputerami (sieciami) przestępstwa tradycyjne, zaczynając od oszustw (od klasycznych, czyli manipulacji fakturami czy kontami firmowymi, do manipulacji on-line – oszukańczych aukcji czy nielegalnego używania kart kredytowych), poprzez komputerowe podróbki, aż do ataków na ludzkie życie przez np. manipulowanie systemami szpitalnymi czy systemami kontroli ruchu powietrznego.
Przestępstwa dotyczące zawartości (treści). Ta kategoria obejmuje na przykład dziecięcą pornografię, dostarczanie instrukcji przestępczych, a także samo oferowanie popełniania przestępstw. Ta kategoria obejmuje także molestowanie i mobbing poprzez sieć, rozpowszechnianie fałszywych informacji (np. czarny PR, schematy „pump and dump”) oraz internetowy hazard.
Przestępstwa powiązane z naruszeniem prawa autorskiego i praw pokrewnych, takie jak nieautoryzowane kopiowane i rozpowszechnianie programów komputerowych. Do tej kategorii zalicza się także nieautoryzowane użycie baz danych.
Należy podkreślić, że dziedzina dostarczania elektronicznych środków dowodowych wybiega znacznie poza przestępstwa komputerowe i ma zastosowanie przy każdym przestępstwie czy nadużyciu, gdzie urządzenia elektroniczne miały zastosowanie jako nośnik danych. Podsumowanie przestępczości komputerowej w USA zawiera doroczny „Computer Crime Survey” dostępny na www.gocsi.com. Ponadto, co warto zauważyć, zebrany materiał niekwalifikujący się dowodowo potrafi często naprowadzić śledczych na właściwy tor postępowania lub ewidentnie wskazać, wobec sprzecznego materiału dowodowego, prawdopodobny przebieg zdarzeń.

== Procedura analizy dochodzeniowo-śledczej nośników danych ==
Sprawdzenie poprawności zabezpieczenia materiału dowodowego - na przykład poprzez sprawdzenie plomb na obudowie komputera jak i portów.
Utworzenie protokołu dostarczenia nośników danych oraz potwierdzenie zabezpieczonych dowodów najlepiej wartością funkcji skrótu. Sprawdzenie zgodności opisu ich marki, modelu, pojemności i numerów seryjnych. W razie nieprzestrzegania procedury przy zabezpieczaniu urządzenia dowód takowy traci na wiarygodności w postępowaniu sądowym.
Wykonanie kopii binarnej lub obrazu dysku z użyciem blokera zapisów. Bloker chroni zabezpieczany dysk przed zapisaniem na nim jakichkolwiek danych. Gdyby po dacie zabezpieczenia dysku twardego, doszło do zapisania na nim jakichkolwiek danych (np. daty zmiany metadanych w systemie plików), spowoduje to utratę jego wartości dowodowej w postępowaniu sądowym. Należy pamiętać, że każde uruchomienie systemu operacyjnego na komputerze powoduje modyfikacje na jego dysku twardym.
Przeprowadzenie na kopii danych szczegółowej analizy zgodnie z zapytaniem zleceniodawcy stosując w tym celu specjalistyczne urządzenia i programy, które uniemożliwiają modyfikację wykonanej kopii. Analiza danych musi zostać przeprowadzona z dużą rzetelnością, starannością przy zachowaniu zasad, procedur stosowanych zgodnie z zasadami informatyki śledczej oraz łańcuchem dowodowym, który ma swój początek w momencie zabezpieczania urządzenia, a kończy się w chwili gdy biegły obroni swoją opinię na rozprawie sądowej.
Opisanie z wysoką starannością całej procedury wykonania i analizy kopii danych z zabezpieczonego urządzenia.
Sporządzenie rzetelnej ekspertyzy wraz z pełnym opisem jej przebiegu i wyniku wyeksportowanego do danej postaci pliku oraz z przedstawieniem pełnych raportów analizy nośników danych z naznaczeniem pozycji i ujawnionych informacji z nośnika danych, które stanowią materiał dowodowy do wydania opinii służącej w procesie sądowym. Oznaczenie dat utworzenia, modyfikacji jak i ostatniego dostępu do danych stanowiących materiał dowodowy (tam, gdzie możliwe jest ich odczytanie). Należy wyszczególnić dane, które zostały odzyskane po skasowaniu czy sformatowaniu dysku twardego komputera.
Wystawienie opinii zgodnej z zapytaniem zlecającego z przytoczeniem metody i sposobu przeprowadzenia analizy kopii komputerowego, cyfrowego czy elektronicznego nośnika danych.

== Zadania specjalistów informatyki śledczej ==
ustalanie zakresu analizy dowodów elektronicznych oraz przedmiotu poszukiwania
właściwe zabezpieczenie kopii danych
szczegółowa analiza śladów elektronicznych
sporządzenie raportu dotyczącego analizowanych danych

== Praca informatyków śledczych wykorzystywana jest najczęściej w przypadkach ==
defraudacji środków finansowych
łamania prawa pracy
kradzieży danych
szpiegostwa przemysłowego
łamania praw autorskich
ujawnienia tajemnicy handlowej
kradzieży i użycia danych osobowych
spraw kryminalnych (handel narkotykami, terroryzm, morderstwa, samobójstwa, przestępczość zorganizowana, pedofilia).

== Gdzie specjaliści informatyki śledczej szukają informacji? ==

== Uwarunkowania prawne w Polsce dotyczące dowodów w postaci elektronicznej ==
Kodeks pracy: Art.52.§1-3 Art.114 Art.115 Art.116 Art.119 Art.114. Art.122 Art.267.§1-4 Art.268.§1-4 Art.268a.§1-3 Art.287.§1-3
Ustawa o zwalczaniu nieuczciwej konkurencji
Kodeks postępowania cywilnego:  Art.227 Art.278 Art.305 Art.227 Art.307.§1-3 Art.308.§1-2 Art.309.

== Przypisy ==

== Linki zewnętrzne ==
„Praktyczna analiza powłamaniowa. Aplikacja webowa w środowisku Linux” książka poświęcona informatyce śledczej
Computer Forensics World (ang.)
The International Association of Computer Investigative Specialists


Informatyka środowiskowa

Informatyka środowiskowa – interdyscyplinarna dziedzina informatyki zajmująca się zastosowaniem technologii informacyjno-komunikacyjnych do monitorowania, analizy, modelowania oraz ochrony środowiska. Łączy metody informatyczne z naukami o Ziemi, ekologią, inżynierią środowiska i rolnictwem precyzyjnym, wspierając podejmowanie decyzji w gospodarowaniu zasobami naturalnymi.

== Początki informatyki środowiskowej ==
Informatyka środowiskowa zaczęła kształtować się w Europie Środkowej na początku lat 90. XX wieku jako odpowiedź na rosnącą potrzebę skutecznego przetwarzania informacji związanych z ochroną środowiska. Jej rozwój był możliwy dzięki dynamicznemu postępowi technologii informacyjnych, które umożliwiły efektywne gromadzenie, przetwarzanie i udostępnianie dużych ilości danych środowiskowych.
Początki organizacyjne tej dyscypliny wiążą się z działalnością niemieckiej grupy roboczej „Informatyka w ochronie środowiska” działającej w ramach Gesellschaft für Informatik
. Kluczową rolę w umiędzynarodowieniu i rozwoju dziedziny odegrały także cykliczne konferencje naukowe, takie jak International Symposium on Environmental Software Systems (ISSES) oraz ECO-INFORMA, które przyczyniły się do nadania informatyce środowikowej statusu interdyscyplinarnej i międzynarodowej dziedziny badawczej.

== Obszary zastosowań ==
Zarządzanie danymi przestrzennymi – za pomocą systemów informacji geograficznej (GIS), takich jak QGIS czy ArcGIS, tworzy się cyfrowe mapy wspierające planowanie przestrzenne, kartowanie siedlisk przyrodniczych, ocenę ryzyka powodziowego czy zarządzanie zasobami naturalnymi.
Zdalny monitoring środowiska – integracja danych satelitarnych, pochodzących m.in. z programu Copernicus (misje Sentinel-2) oraz danych z czujników Internetu Rzeczy (IoT) umożliwia bieżące śledzenie zmian środowiskowych: pokrycia terenu, jakości powietrza, zagrożenia suszą.
Modelowanie matematyczne i symulacje komputerowe – nowoczesne modele środowiskowe pozwalają na prognozowanie zmian klimatu, analizę emisji oraz ocenę wpływu działalności człowieka na ekosystemy i bioróżnorodność.
Systemy wczesnego ostrzegania – rozwój inteligentnych systemów alarmowych, które integrują dane meteorologiczne, hydrologiczne i satelitarne umożliwiają szybkie reagowanie na zagrożenia takie jak powodzie, pożary i susze.
Rozwój aplikacji mobilnych i platform edukacyjnych – informatyka środowiskowa wspiera rozwój narzędzi cyfrowych służących edukacji ekologicznej. Aplikacje umożliwiają m.in. zgłaszanie zagrożeń środowiskowych czy monitorowanie jakości powietrza, a platformy e-learningowe wspierają zdalne nauczanie o klimacie i zrównoważonym rozwoju.

== Kształcenie ==
Informatyka środowiskowa jest rozwijającym się obszarem kształcenia akademickiego, funkcjonującym jako samodzielny kierunek lub specjalność w ramach studiów z zakresu informatyki, inżynierii środowiska bądź nauk przyrodniczych. Programy studiów łączą zagadnienia z zakresu systemów informacji geograficznej (GIS), programowania, modelowania danych środowiskowych, statystyki oraz podstaw nauk o Ziemi i ekologii. Studia w tym zakresie oferowane są m.in. w Stanach Zjednoczonych, Australii, Danii, Niemczech oraz Polsce, odpowiadając na zapotrzebowanie rynku pracy na specjalistów analizujących dane środowiskowe z wykorzystaniem technologii informacyjnych.

== Przypisy ==


Informatyka techniczna

Informatyka techniczna – dawniej dział informatyki związany z obliczeniami inżynieryjno-technicznymi  (ang. technical computing), obecnie po zmianach wprowadzonych przez nową klasyfikację dziedzin i dyscyplin w roku 2018, znacznie szersze pojęcie, wykraczające poza termin angielski, jako składowa dyscypliny "informatyka techniczna i telekomunikacja" z dziedziny nauk inżynieryjno-technicznych. Dyscyplina "informatyka techniczna i telekomunikacja" jest powiązana z szeregiem kierunków studiów technicznych, w tym z kierunkami bezpośrednio kształcącymi w informatyce technicznej. Po poszerzeniu zakresu pojęciowego informatyki technicznej, przy braku polskiej tradycji stosowania tego określenia, pojawiły się propozycje utożsamienia jej z dziedziną technologii informatycznych (lub technologii informacyjnych, ang. information technology).

== Etymologia ==
W sierpniu 2005 grupa organizacji wokól ACM zaproponowała nazwę ogólnego programu nauczania computing, w którym wyróżniono pięć podstawowych specjalności: computer engineering (CE), computer science (CS), information systems (IS), information technology (IT), software engineering (SE). W grudniu 2017 podobna grupa organizacji zdefiniowała zakres specjalizacji information technology jako:

W 2018 w Polsce zmieniono klasyfikację dziedzin i dyscyplin. Ustalono dyscyplinę w dziedzinie nauk inżynieryjno-technicznych – informatyka techniczna i telekomunikacja. Celem zmiany było wprowadzenie dyscypliny informatycznej w dziedzinie nauk inżynieryjno-technicznych, w odróżnieniu od dyscypliny Informatyka, która została przyporządkowana dziedzinie nauk ścisłych i przyrodniczych, oraz połączenie jej z telekomunikacją. Powstała w efekcie dyscyplina obejmuje bardzo szeroki zakres, łączący w sobie praktycznie wszystkie z pięciu specjalności informatycznych wymienionych we wzmiankowanym wyżej dokumencie ACM: od inżynierii komputerowej (CE), poprzez inżynierię oprogramowania (SE), aż do nauk dotyczących technologii informacyjnych (IT) oraz systemów informacyjnych (IS), z relatywnie najmniejszym udziałem zorientowanej na teorię informatyki (czystej) (CS). Do dyscypliny informatyka techniczna i telekomunikacja przyporządkowane zostały wszystkie kierunki informatyczne kształcące inżynierów, a więc w większości kierunki prowadzone na uczelniach technicznych. W efekcie tych zmian dyscyplina informatyka techniczna została powiązana z szeregiem kierunków studiów, od klasycznych: Informatyki i Informatyki Stosowanej, poprzez wiele innych związanych z różnymi specjalnościami informatycznymi, aż do kierunków bezpośrednio związanych z telekomunikacją, takich jak np. Teleinformatyka.

== Badania i przedmioty informatyki technicznej ==
Zakres badań oraz zakres nauczania informatyki technicznej jest znacznie szerszy niż zawarty w specjalizacji technologii informacyjnych (information technology), obejmując całość obecnych osiągnięć praktycznych informatyki z uzupełnieniem podstaw teoretycznych. Tym samym konieczne jest wybranie podzbioru tej wiedzy w określonej specjalności, dowolnie sformułowanych. Pośród znajdujących się poza obszarem technologii informacyjnych, wyróżniane są  trzy podstawowe:

Inżynieria komputerowa (ang. computer engineering) – specjalność informatyki technicznej, zajmująca się architekturą, projektowaniem i działaniem systemów komputerowych, w tym projektowaniem, wytwarzaniem, integracją i eksploatacją sprzętu cyfrowego w sieciach  komputerowych oraz internetowych. Również projektowanie sprzętu sterowników dla systemów wbudowanych do automatyzacji procesów oraz zarządzanych przez internet (internet rzeczy IoT) wraz z odpowiednim oprogramowaniem podstawowym.
Inżynieria oprogramowania (ang. software engineering) – specjalność informatyki technicznej stosująca podejście inżynierskie do tworzenia oprogramowania: od analizy i określenia wymagań, przez projektowanie i wdrożenie, aż do ewolucji gotowego oprogramowania.
Systemy informacyjne (ang. information systems) – specjalność informatyki technicznej ukierunkowana na przetwarzanie, za pomocą procedur i modeli, informacji wejściowych w wyjściowe, w tym projektowanie, realizację i eksploatację baz danych z przetwarzaniem informacji. Obecnie również przetwarzanie i analiza gigadanych (Big Data) oraz nauka o danych (danologia).

== Przypisy ==


Infrastruktura informatyczna

Infrastruktura informatyczna (również infrastruktura IT, ang. IT infrastructure) – całokształt rozwiązań sprzętowo-programowych i organizacyjnych stanowiących podstawę wdrożenia i eksploatacji zaawansowanych merytorycznie i technologicznie systemów informatycznych wspomagających zarządzanie przedsiębiorstwami i instytucjami.

== Bibliografia ==
Glosariusz ITIL wraz ze skrótami. s. 74. [dostęp 2020-04-01].