Доклады 2024 года Планируемые доклады / Upcoming talks: Состоявшиеся доклады / Completed talks: 05.04.2024 Лытаев М.С. Оптимизация вычислений при моделировании волновых процессов. Докладчик: Лытаев Михаил Сергеевич, кандидат технических наук, старший научный сотрудник Федерального исследовательского центра Российской академии наук (СПб ФИЦ РАН). Реферат. Прогресс в развитии нейронных сетей и искусственного интеллекта обязан созданию сильно параметризованных математических моделей и особенно прогрессу в разработке методов их оптимизации. В основе лежит стохастическая оптимизация, как эффективный инструмент решения сложных оптимизационных задач, не поддающихся точному решению. В данном исследовании предлагается применить последние достижения в области стохастической оптимизации для моделирования волновых процессов. Научная новизна исследования состоит в следующем: 1. Сформулированы понятия оптимизации и автоматизации численных методов, показана их взаимосвязь; 2. Впервые для решения данного класса задач были использованы стохастические методы оптимизации: метод дифференциальной эволюции, стохастический градиентный спуск; 3. Для формулировки оптимизационных задач для численного решения уравнения Гельмгольца использованы метод псевдодифференциальных операторов и дискретный дисперсионный анализ. Решаемая проблема состоит в повышении эффективности методов компьютерного моделирования волновых процессов в сложных неоднородных областях. 28.03.2024 Степанов П.В. Архитектура и программное обеспечение системы контроля оборота мобильного оборудования на основе комбинированных технологий идентификации. Докладчик: Степанов Павел Викторович, соискатель ученой степени кандидата технических наук СПб ФИЦ РАН. Реферат. Актуальность разработки многокомпонентных средств идентификации мобильного бортового оборудования обусловлена возрастающими требованиями к качеству и оперативности выполнения работ по обслуживанию воздушных судов. В докладе даётся анализ проблем формирования и реализации различных технологий и способов контроля оборота мобильного бортового оборудования воздушных судов гражданской авиации. Описаны задачи, решаемые системой контроля оборота оборудования в процессе его погрузки / разгрузки, перемещения, простоя на складах в аэропортах назначений. Основная задача, решаемая системой контроля оборота мобильного бортового оборудования – это достоверная идентификация каждой единицы оборудования и контроль доступа к нему. Для решения данной задачи предлагаются содержательная и формальная постановки данной научно-технической задачи, а также различные системотехнические варианты автоматической бесконтактной идентификации мобильного оборудования на базе технологий RFID, QR-кодирования, Bluetooth. Представлена и обоснована архитектура системы контроля оборота оборудования, включающая подсистемы генерации идентификационных меток (RFID, BLE), постановки на учет, списания, контроля погрузки, разгрузки, инвентаризации, розыска и другие. Описан программный комплекс, и показаны преимущества созданной автономной мобильной системы контроля погрузки / разгрузки бортового оборудования в процессе сервисного обслуживания воздушных судов в аэропорту. 22.03.2024 Захарова О. И. Семантико–ассоциативный анализ и синтез текстовых данных. Докладчик: Захарова Оксана Игоревна, кандидат технических наук, доцент, заместитель заведующего научно–исследовательской лабораторией «Искусственный интеллект», доцент кафедры «Информационные системы и технологии», Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, г. Самара. Реферат. В докладе представлены результаты исследований по теме доклада и обсуждаются основы семантико-ассоциативного анализа и синтеза текстовых данных для решения фундаментальных проблем при разработке семантической среды. Научная новизна исследования состоит в следующем: 1. Предложена концепция ассоциативного анализа и синтеза текстовых данных, ориентированная на мониторинг, извлечение их из различных источников, обработку и анализ неструктурированных текстовых данных, включающая в себя следующие этапы: a) представление и обработка данных с использованием традиционных математических моделей; б) поиск компьютерно-ориентированных математических моделей; с) обобщение концепции данных; разработка программного обеспечения для хранения, поиска и анализа неструктурированных текстовых данных; д) разработка инструментов принятия решений и онтологических информационных систем. 2. Разработаны основы новых информационных технологий и методики решения ряда актуальных прикладных задач, обеспечивающих принятие решений на основе технологий искусственного интеллекта. Практическая значимость работы определяется экспериментально проверенными результатами, полученными с участием автора, при реализации нескольких НИР. В том числе: Мегагрант Министерства Науки и Высшего Образования РФ, ФГУП «РФЯЦ-ВНИИТФ» им. академика Е.И. Забабахина» №75-11-2020-011 от 19.10.2020 по проекту «Моделирование эпидемий вирусных инфекций» (2020-2022). В результате работы были созданы алгоритмы поиска информации с использованием технологий искусственного интеллекта и с обработкой больших данных. Создание динамических баз данных. Результаты позволили реализовать системную интеграцию сервисов и ресурсов данных при обеспечении разрабатываемых моделей с исходными данными и с учетом источников информации. Решаемая проблема: разработка методов создания объектно-ориентированной информационной среды для определения семантических паттернов в текстовых данных. 09.02.2024 Юсупов Р.М., Гейда А.С. Оценивание влияния информационных технологий на эффективность производственных систем: проблемы и подходы к их решению. Докладчики: 1). Юсупов Рафаэль Мидхатович, научный руководитель Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации Российской академии наук, доктор технических наук, член-корреспондент РАН, заслуженный деятель науки и техники РФ, профессор. 2) Гейда Александр Сергеевич, доктор технических наук, главный научный сотрудник, Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук (СПб ФИЦ РАН). Реферат. Прошло уже почти полвека с тех пор, как Робертом Солоу был сформулирован парадокс производительности использования информационных технологий, который был сформулирован следующим образом: «Вы можете видеть компьютерный век везде, кроме статистики производительности труда». К сожалению, несмотря на ряд объяснений этого парадокса, он с завидной регулярностью проявляется вновь. Например, в виде «реинкарнации парадокса Солоу 2.0», сформулированного недавно – уже для задач искусственного интеллекта. В докладе обсуждаются проблемы оценивания эффективности использования информационных технологий, применение которых сталкивается с рядом фундаментальных концептуальных и теоретических вопросов, в интересах решения которых необходима доработка существующего концептуального и формального аппарата. Даётся обоснование применения новых концептов и принципов в процессе их дальнейшей разработки и формализации. Описаны задачи, входящие в проблему использования информационных технологий, решаемые в рамках направления исследований лаборатории прикладной информатики и проблем информатизации общества в СПИИРАН. 26.01.2024 Шмалько Е.Ю. Принцип синтезированного оптимального управления в робототехнических системах. Докладчик: Шмалько Елизавета Юрьевна, кандидат технических наук, старший научный сотрудник Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук (ФИЦ ИУ РАН). Реферат. В докладе представлены результаты исследований применения современных методов машинного обучения в задачах оптимального управления робототехническими системами. Научная новизна исследования состоит в разработке: 1. Принципа синтезированного управления, согласно которому решение задачи оптимального управления производится для объекта, стабилизированного относительно точки равновесия в пространстве состояний. 2. Двухэтапного подхода к реализации принципа синтезированного оптимального управления, когда первоначально решается задача синтеза системы стабилизации для обеспечения устойчивости объекта относительно точки в пространстве состояний, а затем решается задача оптимального управления. 3. Обоснования применения принципа синтезированного управления для получения решения задачи оптимального управления на основе формального представления машинного обучения управления как поиска неизвестной функции управления. Предложена методика машинного обоснования существования определенных свойств математической модели. 4. Методов машинного обучения управления на основе символьной регрессии для реализации этапа синтеза системы стабилизации. Разработанные новые методы позволяют находить не только параметры, но и саму структуру математического выражения функции управления. Разработаны новые вариационные методы машинного обучения, предложены уникальные типы малых вариаций и способы их кодирования. Разработаны программные комплексы их реализации. 5. Методов реализации этапа оптимального расположения точек равновесия на основе современных эволюционных и популяционных подходов. Представленные подходы позволяют гарантированно получать решения, близкие к оптимальным, даже в задачах со сложным пространством поиска при отсутствии выпуклости функционала. 6. Иллюстрирующих примеров решения различных задач управления робототехническими системами, таких как управление мобильным роботом в условиях фазовых ограничений, а также группой мобильных роботов, задач управления движением квадрокоптера и группой квадрокоптеров в задаче совместного взаимодействия. Продемонстрирована эффективность предложенного подхода к разработке систем автоматического управления на основе машинного обучения, его универсальность и применимость к различным объектам и функционалам. Решаемая проблема: разработка методов и подходов для решения проблемы автоматизированного получения режимов управления робототехническими объектами в задаче совместного взаимодействия на основе применения современных технологий и алгоритмов машинного обучения.