Доклады 2022 года Планируемые доклады / Upcoming talks: 25.11.2022 Вяткина К.В. Современная биоинформатика: эффективные алгоритмы обработки данных омиксных технологий. Докладчик: Вяткина Кира Вадимовна, кандидат физико-математических наук, зав. кафедрой биоинформатики и математической биологии, зав. лабораторией биоинформатики и математической биологии СПбАУ РАН им. Ж.И. Алферова, ведущий научный сотрудник лаборатории нейробиологии и молекулярной фармакологии ИТБМ СПбГУ, доцент кафедры МО ЭВМ СПбГЭТУ «ЛЭТИ», старший научный сотрудник лаборатории аналитической токсикологии и иммунохимии ННЦН – ФГБУ “НМИЦ ПН им. В.П. Сербского” Минздрава России. Реферат. Современные приборы для анализа ДНК, РНК и белков способны за короткое время генерировать внушительные объемы данных, интерпретировать которые вручную не представляется возможным. Таким образом, возникает необходимость в разработке эффективных алгоритмов и компьютерных программ для этих целей. В докладе будут обсуждаться методы анализа данных геномики, транскриптомики и протеомики, успешно применяемые при решении различных задач биологии и медицины, и обозначены актуальные направления для дальнейших исследований в этой области. 02.12.2022 Нагоев З.В. Основные принципы создания системы общего искусственного интеллекта на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур. Докладчик: Нагоев Залимхан Вячеславович, кандидат технических наук, генеральный директор Федерального научного центра «Кабардино-Балкарский научный центр РАН». Реферат. Доклад посвящен разработке теоретических основ создания систем общего искусственного интеллекта, определяемых как информационно-управляющие системы, способные к автономной идентификации и решению универсального спектра проблем в пространстве состояний объекта управления. Основной метафорой проектирования такой системы избран интеллектуальный программный агент, представляющий собой имитационную модель искусственной жизни, погруженную в реальную среду. В качестве объекта управления рассматривается поведение интеллектуального агента, направленное на максимизацию гомеостатической целевой функции. В докладе будет раскрыт потенциал формализма мультиагентных нейрокогнитивных архитектур для имитационного моделирования систем управления таких агентов, самостоятельно настраивающихся на решение любых задач обработки информации в пространстве состояний системы «интеллектуальный агент — среда». Состоявшиеся доклады / Completed talks: 18.11.2022 Буянкин В.М. Нейросетевые методы повышения точности систем управления техническими объектами с нелинейными нечеткими характеристиками. Докладчик: Буянкин Виктор Михайлович, к.т.н., доцент МГТУ им. Н.Э.Баумана. Реферат. В докладе представлены новые результаты исследований и разработок методов синтеза систем управления техническими объектами с нелинейными нечеткими характеристиками (ТОННХ) на основе ансамблей нейронных сетей. Научная новизна данного исследования состоит в разработке: • метода синтеза нейроидентификаторов с прогнозированием на базе комплексного применения ансамбля нейронных сетей для систем управления техническими объектами с нелинейными нечеткими характеристиками; • метода синтеза адаптивных прогнозируемых нейрорегуляторов по принципу по принципу подчиненного регулирования для ТОННХ; • метода синтеза адаптивных прогнозируемых нейрорегуляторов на базе нейронных сетей с нечеткой логикой; • нового подхода к анализу устойчивости систем управления, в котором рассматривается поэтапный анализ первой и второй производных оценочной функции, представляющей сумму ошибок между сетевыми выходными сигналами и ожидаемыми значениями выходного сигнала нейросетевого узла с учетом внешних возмущающих воздействий; • алгоритмов и программного обеспечения с комплексным подходом создания систем диагностики на базе комбинированной системы управления, в которой используется ансамбль нейронных сетей. Окончательное решение об исправности и прогнозировании технического состояния ТОННХ принимает нейронная сеть. Решаемая проблема состоит в повышении надежности управления техническими объектами с нелинейными нечеткими характеристиками. 14.10.2022 1)Искандеров Ю. М. Особенности информатизации транспортных систем. Докладчик: Искандеров Юрий Марсович, д.т.н., профессор, руководитель лаборатории интеллектуальных систем, СПб ФИЦ РАН. Реферат. Под транспортной системой (ТС) понимается большая сложная многоуровневая динамическая гетерогенная система (БСМДГС), фундаментальной целевой функцией которой является реализация процесса физического перемещения физических объектов в физическом пространстве. В докладе рассмотрены используемые в транспортных системах следующие информационные технологии (ИТ): - для планирования и оперативного управления предприятиями транспорта; - для планирования и оперативного управления на уровне цепи поставок; - для инфраструктуры; - для технической реализации аналитической обработки и передачи данных. Сформулированы основные направления информатизации транспортных систем, представлен целевой фокус информатизации транспортных систем и определены перспективные интеллектуальные ИТ для транспортных систем. 14.10.2022 2)Ласкин М.Б. Математические модели в управлении и оценке транспортных потоков платных автомобильных дорог. Докладчик: Ласкин Михаил Борисович , кандидат физико-математических наук, с.н.с. лаборатории интеллектуальных систем СПб ФИЦ РАН. Реферат. Доклад будет посвящён результатам работ по прогнозированию дорожных заторов на платных автомобильных дорогах. 1. Платные автомобильные дороги являются новыми для РФ элементами транспортной и городской инфраструктуры. Их основное назначение разгрузить обычную транспортную сеть и городские дороги. Платные автомобильные дороги являются скоростными трассами и утрата этого качества является серьёзной проблемой для оператора платной дороги, её владельца и инвестора в рамках частно-государственного партнерства, приводящей к значительным финансовым потерям. Поэтому задача прогнозирования возникающих транспортных заторов является весьма актуальной, так как платную дорогу можно покинуть, двигаясь только вперед. 2. Основным источником транспортных заторов на платных дорогах являются пункты оплаты. Моделирование с помощью хорошо разработанной теории массового обслуживания невозможно, так как ошибки пользовательского поведения водителей в зоне пунктов оплаты носят хаотичный характер. В этом случае приходится прибегать к имитационным моделям. 3. Имитационные модели позволяют в короткие сроки просчитывать разные варианты интенсивности потоков, рабочих полос, их конфигурации, учитывать время суток, сезонность и т.п. Цель исследования не только объяснить возникновение затора, но также предвидеть возможности их возникновения во времени и при увеличении парка транспортных средств. Результаты могут использоваться при проектировании пунктов оплаты и количества полос платной дороги. Решаемая проблема: прогнозирование рисков возникновения дорожных заторов на платных дорогах с целью избежания финансовых потерь оператором дороги, инвестором. 14.10.2022 3)Абрамов М.В. Портал Cargotime.ru: автоматизация в сфере логистики. Докладчик: Абрамов Максим Викторович, кандидат технических наук, руководитель лаборатории теоретических и междисциплинарных проблем информатики СПб ФИЦ РАН. Реферат. Доклад будет посвящён сервисам, представленным на портале cargotime.ru. Пользователями сервисов портала являются представители логиcтических компаний и частные пользователи. В рамках доклада планируется осветить следующие реализованные инструменты: 1. Трекинг контейнеров, позволяющий в одном месте отслеживать местоположение и статус (погружен на судно, прибыл в порт и т.д.) контейнеров более 70 различных морских компаний-грузоперевозчиков.Благодаря пакетной загрузке есть возможность узнать положение и статус нескольких контейнеров одновременно; 2. Калькулятор стоимости доставки, позволяющий в одном месте рассчитать стоимость доставки груза для более чем 40 грузовых компаний и выбрать наилучшее с точки зрения цены и скорости предложение; 3. Калькулятор поездки на машине, целью которого является упрощение планирования маршрута при долгих междугородных поездках. Сервис позволяет построить маршрут поездки на машине с указанием точек дозаправки таким образом, чтобы общая стоимость поездки была минимальной. Решаемая проблема: разработка инструментов автоматизации в сфере построения, планирования и отслеживания логистических маршрутов. 07.10.2022 Скобелев П.О. Эмерджентный интеллект для управления ресурсами: принципы построения, направления разработок и первый опыт применения. Докладчик: Скобелев Пётр Олегович, доктор технических наук, профессор Самарского государственного технического университета, основатель группы компаний «Генезис знаний», г. Самара. Реферат. Концепция «Эмерджентного интеллекта» (ЭИ) была изначально разработана для приближенного решения сложных NP-полных задач адаптивного управления ресурса-ми в реальном времени. Суть предлагаемой методологии ЭИ состоит в том, чтобы решать такие сложные задачи управления ресурсами через выявление и разрешение конфликтов участниками с различными интересами, в частности, в самоорганизующихся сетях потребностей и возможностей (ПВ-сети). Для разрешения конфликтов предлагаются онтологические модели и мультиагентные методы коллективного принятия решений и переговоров в ПВ-сетях на виртуальном рынке, регулируемые индивидуальными целевыми функциями и функциями бонусов штрафов агентов для обеспечения эластичности взаимных уступок и определения размеров компенсаций в конфликтах. Подход ЭИ на базе ПВ-сетей позволил создать линейку интеллектуальных систем управления ресурсами для предприятий транспорта, промышленности, аэрокосмического комплекса, железнодорожных перевозок и ряда других, которые за счет высокой адаптивности в реальном времени обеспечили прирост эффективности использования ресурсов на 15-40%. В докладе будет рассмотрен опыт применения подхода ЭИ для решения практических задач, возникающие аналогии с теорией сложных адаптивных систем и перспективы развития цифровых двойников предприятий. Запись выступления на семинаре выложена на https://us06web.zoom.us/rec/share/A_PRsi2C4GTfqm2g8H6W7fKAEIYVFQddlnwY-fPPe17TMBaFa8fh8VPa2XjMY5_P.bzNCjaNQSz-McOhA (Код доступа: x#zipn5%) 11.03.2022 Таныгин М.О. Методы, модели и вычислительные устройства обработки атрибутивных данных ограниченного размера. Докладчик: Таныгин Максим Олегович, кандидат технических наук, заведующий кафедрой информационной безопасности Юго-Западного Государственного университета, г. Курск. Научный руководитель Емельянов Сергей Геннадьевич, доктор технических наук, профессор, ректор Юго-Западного государственного университета, г. Курск. Реферат. В докладе будет рассмотрен подход к определению атрибутов и идентификации источника сообщений длиной до нескольких байтов, характерных для сетей устройств интернета вещей, сетей дальней радиосвязи с низким энергопотреблением. Передача полного набора атрибутов ведёт к увеличению доли служебной информации в общем объёме данных, обрабатываемых устройствами. Это увеличивает полный цикл обработки сообщений. Под полным циклом обработки сообщений понимается время, затрачиваемое на определение атрибутов, время передачи сообщения, а также время повторной передачи и повторного определения атрибутов в случае обнаружения ошибок. Уменьшение же размера атрибутов приводит к увеличению вероятности ошибок при обработке сообщений и дополнительным затратам времени на переспросы. Атрибут представляется как информация о позиции сообщения данных в последовательности, выбираемой из некоторого формируемого приёмником множества последовательностей. Выбор происходит из априорной информации о потоке сообщений и атрибутивных данных, выделяемых из каждого сообщения. Рассматриваются модели возникновения ошибок, отличающиеся представлением ошибки как результата формирования более чем одной последовательности сообщений. Теоретически обосновывается выбор методов формирования и обработки сообщений, а также определяются производительности и аппаратной сложность устройств, осуществляющих обработки атрибутов сообщений ограниченной длины. Рассматриваются принципы организации устройств, обрабатывающих атрибуты сообщений ограниченной длины, обладающие требуемыми целевыми характеристиками. Цель исследования: снижение длительности полного цикла обработки блоков данных ограниченного размера. Решаемая проблема: разработка теоретических основ и прикладных методов улучшения показателей обработки атрибутивных данных ограниченного размера. 25.02.2022 Иванов В.П. Новый метод оптимизации управления динамическим объектом на основе огибающих. Докладчик: Иванов Владимир Петрович, старший научный сотрудник Федерального государственного бюджетного учреждения науки «Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук» (СПб ФИЦ РАН). Реферат. В докладе представлены результаты исследований приложений метода огибающих к теории дифференциальных игр и оптимального управления. Научная новизна доклада состоит в разработке: 1. Концепции приложения метода огибающих для обхода явного решения краевой задачи различных оптимизационных систем. 2. Доказательств положений о том, что оптимальная траектория динамических объектов в фазовом пространстве может быть представлена как огибающая соответствующего параметрического семейства сингулярных поверхностей (кривых) и что оптимальное управление может быть найдено на этом семействе. 3. Метода построения сингулярных кривых. 4. Технологии синтеза оптимального управления на параметрическом семействе сингулярных кривых. 5. Иллюстрирующих примеров приложений методов огибающих к решению оптимизационных задач. 6. Доказательств положений о том, что дифференциальные игры в фазовом пространстве могут быть представлены как огибающие соответствующих параметрических семейств сингулярных поверхностей (кривых) и что игровое управление может быть найдено на этих семействах. 7. Технологии синтеза игрового управления на параметрическом семействе сингулярных кривых. 8. Иллюстрирующих примеров приложений методов огибающих к решению игровых задач. 9. Информационный дуализм оптимизационных и игровых задач. Подходы к синтезу адаптивных систем. Научная проблема: разработка основ синтеза оптимального и игрового управления на параметрическом семействе сингулярных кривых, позволяющего избежать явного решения краевых задач, упростить вычислительные алгоритмы, улучшить качество управления в изменяющихся условиях. 25.02.2022 Ильяшенко В.М. Моделирование системы управления высокотехнологичными медицинскими организациями на основе интеллектуальной платформы анализа данных. Докладчик: Ильяшенко Виктория Михайловна, аспирант Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого. Научный руководитель Ильин Игорь Васильевич, доктор экономических наук, профессор. Аннотация доклада. В условиях цифровизации всех отраслей экономики, в том числе формирования единого медицинского информационного пространства РФ, стремительного развития медицинских технологий, перехода к ценностной и персонифицированной медицине, перед современными медицинскими организациями возникает необходимость развития системы управления, обеспечивающей реализацию медицинских концепций на основе современных цифровых технологий и решений. При этом можно отметить несоответствие существующих моделей управления медицинскими организациями и поддерживающими эти модели ИТ-решениями, с одной стороны, и современными тенденциями развития системы здравоохранения, предъявляющими качественно новые требования к системе управления современными медицинскими учреждениями, с другой стороны. В докладе рассматривается подход к моделированию системы управления медицинскими организациями на основе интеллектуальной платформы анализа данных. В рамках подхода разработана система показателей деятельности (KPI) высокотехнологичной медицинской организации, мониторинг которой предлагается осуществлять с помощью интеллектуальной платформы анализа данных, интегрированной в ИТ-архитектуру медицинской организации. Это дает возможность оценить достижимость поставленных целей развития высокотехнологичной медицинской организации, повысить оперативность и качество принятия управленческих решений, тем самым обеспечить внедрение инновационных продуктов и услуг на основе использования современных медицинских технологий для сохранения и улучшения здоровья населения. Цель исследования:разработка архитектурной модели управления высокотехнологичной медицинской организацией на основе интеллектуальной платформы анализа данных. Решаемая проблема: повышение эффективности системы управления высокотехнологичной медицинской организацией на основе анализа ключевых показателей эффективности средствами интеллектуальной платформы анализа данных. 11.02.2022 Баранов О.В. ПОСТРОЕНИЕ ОТКАЗОУСТОЙЧИВЫХ КОНФИГУРАЦИЙ КВАДРОКОПТЕРОВ. Докладчик: Баранов Олег Владимирович, аспирант СПбГУ. Научный руководитель Смирнов Николай Васильевич, доктор физико-математических наук, профессор кафедры моделирования экономических систем. Реферат. В докладе будут представлены результаты диссертационной работы на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 2.3.1 «Системный анализ, управление и обработка информации». Методом системного анализа проводится исследование причин появления определенных нештатных ситуаций для БПЛА типа квадрокоптер и их классификация. Приводятся рекомендации по их недопущению, а если нештатная ситуация все-таки произошла, то разрабатываются соответствующие алгоритмы спасения. Данные алгоритмы разработаны на основе динамических моделей с применением специального программного обеспечения(ПО) и методов оптимального управления. С помощью разработанного ПО для моделирования процесса полета, предлагаемые алгоритмы спасения верифицируются путем проведения численных экспериментов. В силу того, что такая (отказоустойчивая) система управления может работать только на аппаратах, конструктивно допускающих работу в определенном (аварийном) режиме, то определяются требования к аппаратной части такого БПЛА. Цель исследования: построение такой аппаратной конфигурации и системы управления квадрокоптером, которая позволяла бы минимизировать негативные последствия ряда определенных нештатных ситуаций (аварий). Решаемая проблема: повышение лётной живучести БПЛА-квадрокоптеров.