АННОТАЦИИ СТАТЕЙ ЖУРНАЛА "ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ"
№3. Том 30. 2024

К оглавлению

УДК 623.746.-519
DOI: 10.17587/it.30.115-123

Г. С. Вересников, д-р техн. наук, вед. науч. сотр., А. В. Скрябин, науч. сотр.,
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова Российской академии наук

Методы искусственного интеллекта в системах автоматизированного управления беспилотными летательными аппаратами

Одной из главных проблем при обеспечении показателей безопасности и эффективности эксплуатации беспилотных авиационных систем (БАС) является организация оперативного анализа значительных объемов разнородных данных, поступающих с бортовых датчиков, и формирования на их основе адекватных рекомендаций и решений, необходимых для выполнения полетных заданий. В последние годы появляется множество исследовательских работ, посвященных решению этой проблемы с использованием методов искусственного интеллекта (ИИ). В статье рассмотрены методы ИИ, которые применяются в задачах, связанных с применением БАС. При этом особое внимание уделяется особенностям методов ИИ, позволяющим решить множество известных задач распознавания, аппроксимации, оптимизации для выполнения целевых и навигационных задач БАС, обеспечения эффективной поддержки оператора. Результаты исследования, проведенного в рамках обзора, подтверждаются примерами из мировой научной литературы.
Ключевые слова: методы искусственного интеллекта, беспилотный летательный аппарат, компьютерное зрение, управление, классификация, оптимизация

С. 115-123

Исследование частично выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект № 23-19-00464).

УДК 004.891
DOI: 10.17587/it.30.124-132

С. А. Иванов, канд. техн. наук, доц.,
Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет им. С. М. Кирова

Модель экспертной системы прогнозирования лесных пожаров на основе байесовской сети доверия

Рассматривается разработка экспертной системы для прогнозирования возникновения лесных пожаров. Определена проблематика и технология реализации системы на основе байесовских сетей доверия. Разработана модель экспертной системы прогнозирования. Реализована экспертная система и приведен пример расчета распределения вероятностей в узле системы. Показан пример работы предложенной экспертной системы.
Ключевые слова: байесовские сети доверия, модели экспертной системы, лесные пожары, прогнозирование термических аномалий

С. 124-132

УДК 004.75:004.056.5
DOI: 10.17587/it.30.133-139

А. Т. Джонов, аспирант, С. М. Авдошин, канд. техн. наук, проф.,
Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ)

Обзор показателей эффективности распределенных реестров

За счет использования технологии распределенного реестра появляется возможность обеспечения прозрачности, улучшения отслеживания действий внутри процессов и обеспечения доверия в открытых системах в различных секторах экономики. Существует потребность в оценке эффективности работы распределенных реестров на базе измеряемых показателей. В статье представлен обзор показателей эффективности распределенных реестров, методы повышения эффективности и оценки работы распределенных реестров.
Ключевые слова: распределенный реестр, показатели эффективности, методы масштабирования, блокчейн, направленный ациклический граф

С. 133-139

УДК 004.415.2
DOI: 10.17587/it.30.140-149

В. А. Стенников, академик РАН, директор, Е. А. Барахтенко, канд. техн. наук, доц., ст. науч. сотр., Д. В. Соколов, канд. техн. наук, ст. науч. сотр., Г. С. Майоров, мл. науч. сотр.,
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики им. Л. А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук (ИСЭМ СО РАН), Иркутск

Автоматизация вычислений при проектировании интегрированной энергетической системы на основе ее цифрового двойника

Представлен методический подход к автоматизации построения вычислительной подсистемы цифрового двойника интегрированной энергетической системы. Изложены составляющие подхода: принципы разработки программной платформы; архитектура программной платформы; методика автоматизированного построения вычислительной подсистемы цифрового двойника; принципы обеспечения универсальности программных компонентов.
Ключевые слова: методический подход, цифровой двойник, автоматизация вычислений, автоматизация программирования, Model - Driven Engineering , метапрограммирование, онтология, интегрированная энергетическая система

C. 140-149

Исследование выполнено в Институте систем энергетики им. Л. А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук при поддержке Российского научного фонда (грант № 22-29-01611).

УДК 338.364.4
DOI: 10.17587/it.30.150-158

Д. С. Пащенко, канд. техн. наук, MBA , независимый консультант в области разработки программного обеспечения,

Закрепление новой организационно-производственной парадигмы в европейской IT-отрасли

Рассмотрен текущий процесс закрепления новой организационно-производственной парадигмы в проектах разработки программного обеспечения (ПО) и цифровых сервисов в Европе и России. Такая парадигма сочетает возможности полностью удаленной работы инженеров в проектах с глубокой адаптацией производственных и управленческих процессов (внутренняя автоматизация, виртуализация коммуникаций, риск-менеджмент и т. д.). Для решения актуальной научно-практической задачи по определению основных свойств новой парадигмы в IT -отрасли были обобщены отраслевые исследования 2020...2023 гг. и рассмотрена последовательность влияющих факторов: от использования географически распределенной разработки в софтверных проектах с конца прошлого века до современных тенденций виртуализации рабочих процессов под воздействием пандемии COVID и использования искусственного интеллекта в разработке ПО. В работе также уделено внимание роли и причинам возникновения "гибридной" модели организации работы IT -компаний, когда несколько дней в неделю команда вместе работает в офисе, а несколько — вне его. Результаты проанализированных исследований подтверждают, что в 2023 г. полностью удаленная работа и "гибридная" модель все в меньшей степени зависят от рисков пандемии, являются экономически успешными при применении в IT -отрасли и создают абсолютно новую реальность в конкурентной борьбе на мировом IT-рынке.
Ключевые слова: COVID , полностью удаленная разработка, "гибридная" модель рабочей недели, управление изменениями, организационная парадигма

C. 150-158

УДК 004.896
DOI: 10.17587/it.30.159-167

М. Р. Богданов^1,2, канд. биол. наук, доц., Г. Р. Шахмаметова¹ , д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой,
И. Ш. Шайбаков ³, канд. мед. наук, зав. отделением, Н. Н. Оськин , директор,
¹ Уфимский университет науки и технологий,
² Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы, г. Уфа,
³ ГКУЗ Республики Башкортостан РКБ № 2, г. Уфа,
⁴ Сибирская телеметрическая компания, г. Пенза

Метод генерации синтетической обучающей выборки при распознавании кардиологических заболеваний

Проведено сравнение двух подходов к генерации синтетических электрокардиограмм — на основе одномерной модели кардиомиоцитов (ОМКМ) и с использованием генеративно-дискриптивных нейронных сетей (ГДНС) — с точки зрения метрик машинного обучения. Более эффективным оказался классификатор, обученный на синтетических ЭКГ, полученных с помощью ГДНС. Оба подхода можно использовать для обогащения обучающей выборки в случае распознавания редких кардиологических заболеваний.
Ключевые слова: генерация синтетических данных, электрокардиограмма, генеративно-дискриптивные нейронные сети, одномерная модель кардиомиоцита

C. 159-167

Исследования поддержаны грантом РНФ 22-19-00471 "Система поддержки принятия решений для профилактики и лечения бронхолегочных заболеваний, оценки рисков заболеваний и осложнений их лечения в задачах персонализированной медицины на основе методов анализа данных и искусственного интеллекта"

К оглавлению