Статья: МОДЕЛИ И ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ АДАПТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ (2024)

Представлен анализ опыта подготовки бакалавров кафедры информационных технологий по профилю «Безопасность информационных систем», определены тенденции развития этого направления подготовки и обоснование требований дальнейшего его развития с учетом современных повышенных требований к ИТ-проектам по безопасности и доверию к ним. При проведении исследований использовался системный анализ для анализа требований к специалистам ИТ и ИБ в условиях повышения уровня требований к надёжности, безопасности и уровня доверия к разрабатываемому программному обеспечению. Полученные результаты позволят провести коррекцию учебного плана и рабочих учебных программ для совершенствования компетенций выпускников по профилю «Безопасность информационных систем» в области обеспечения информационной безопасности ИТ-проектов и уровня доверия к ним.

Рассматриваются основы построения и развития пятой и шестой промышленных революций (I5.0 / I6.0) как развитие результатов проекта Индустрия 4.0 (I4.0) с применением моделей интеллектуальной когнитивной робототехники, квантовой программной инженерии, квантового интеллектуального управления и дружественных интерфейсов типа «мозг - компьютер», «человек - робот». Обсуждаются вопросы построения физических законов интеллектуального управления роботизированными социотехническими системами на основе законов информационно-термодинамического распределения критериев устойчивости, управляемости и робастности. Извлеченная квантовая информация позволяет сформировать дополнительную «социальную» термодинамическую силу управления, скрытую в информационном обмене между агентами многокомпонентной социотехнической системе.

Рассмотрены принципы и методы построения моделей квантового «сильного» вычислительного интеллекта на основе инструментария квантового глубокого обучения с применением квантовых нейронных сетей и квантового генетического алгоритма. Обсуждаются дополнительные особенности моделей квантового перцептрона и модели инженерии квантового глубокого обучения при применении инструментария оптимизации баз знаний интеллектуальных регуляторов на основе QCOptKBTM в задачах квантового интеллектуального управления роботизированными социотехническими системами в проектах «Индустрия 4.0 / 5.0 /6.0». Описание особенностей квантового глубокого обучения позволяет точнее и глубже освоить возможности инструментария QCOptKBTM, который включает в себя этапы обучения и извлечения (из исходных данных) сигнала обучения за счет инструментария SCOptKBTM на технологии мягких вычислений, и далее рассматривается как классические данные. За счет операторов квантовых вычислений классические данные кодируются кубитами, осуществляется оптимальный выбор квантовой корреляции между искомыми решениями и применением конструктивной интерференции извлекается искомый результат путем измерения. Таким образом, разработанный интеллектуальный инструментарий SCOptKBTM и QCOptKBTM включает принципы квантового глубокого обучения, и также как в случае технологии мягких вычислений, формирует оптимальную структуру теперь квантовой нейронной сети, а за счет применения квантового генетического алгоритма ускоряет поиск искомого решения.

Настоящая работа посвящена разработке и анализу нейросетевых подходов и методов к решению задачи распознавания рукописных документов. Для решения данной задачи в работе предлагается использовать модели глубоких нейронных сетей. Рассматриваются вопросы конфигурации и обучения рассматриваемых моделей, также описываются и анализируются возможные их усовершенствования. Приводятся результаты численного исследования всех предложенных подходов и сравнение их эффективности в решении поставленной задачи.

Цель работы - разработать перспективную SCADA IDE для ПАО «ТЕНЗОР», отвечающую современным стандартам и обеспечивающую комплексную поддержку создания систем промышленной автоматизации. В ходе исследования проведен анализ текущего состояния и трендов развития SCADA-систем, выполнен сравнительный анализ существующих SCADA IDE, выявлены их ограничения. На основе этого определены ключевые требования к проектируемой системе. Разработанный программный прототип прошел апробацию на реальном индустриальном проекте, подтвердив свою практическую применимость и эффективность. Полученные результаты закладывают основы для перехода ПАО «ТЕНЗОР» на качественно новый уровень разработки современных систем промышленной автоматизации на базе SCADA. Дальнейшие направления развития включают интеграцию с облачными платформами Интернета вещей, реализацию веб-ориентированных средств разработки.

В статье рассматривается процесс цифровой трансформации расторжения договоров добровольного страхования. Описаны этапы проектирования и реализации архитектурного решения, включающего использование Archimate и предметно-ориентированного подхода к проектированию. Основное внимание уделяется оптимизации бизнес-процессов, повышению эффективности и точности операций, а также снижению затрат и рисков, связанных с ручными операциями. В результате внедрения предложенного архитектурного решения достигается значительное улучшение качества обслуживания клиентов и повышение операционной эффективности компании.