Научный архив: статьи

Криминалистика как наука, изучающая закономерности механизма преступления и возникновения информации о нем, в условиях всеобщей цифровизации и интеллектуализации приобретает новые исследовательские и практико-ориентированные возможности. Технологии искусственного интеллекта при этом представляют собой дополнительный инструмент, интегрируемый в систему криминалистических средств. В статье представлена возможность оптимизации процесса поиска, анализа и интерпретации цифровых доказательств с использованием подхода алгоритмизации, что предусматривает разработку новых программных технико-криминалистических средств. На примере преступлений в сфере компьютерной информации показана целесообразность внедрения интеллектуальных систем в криминалистику, что обусловлено необходимостью выявления закономерных связей между элементами криминалистической характеристики преступных деяний, анализа больших массивов данных в цифровом виде, выявления шаблонов преступной активности и оперативного принятия решений в условиях неопределенности.

Интеллектуальное (умное) земледелие является современным этапом развития сельскохозяйственной науки и практики. Его характерная особенность заключается в активном применении методов искусственного интеллекта, в частности, машинного и глубокого обучения, при решении частных задач, направленных на устойчивое производство в растениеводстве. (Цель исследования) Целью данного исследования стал анализ структуры данных и сравнение алгоритмов машинного и глубокого обучения, используемых в прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культур. (Материалы и методы) На основе конвергентного подхода с использованием методов когнитивного и семантического анализа авторами рассмотрена предметная область «Применение методов искусственного интеллекта при прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культур», а также базовые аспекты, связанные со структурой исходных данных, основные этапы реализации предиктивных моделей и наиболее используемые методы машинного и глубокого обучения. (Результаты и обсуждение) По результатам работы представлены основная структура и способы получения данных, а также типовая схема реализации моделей в предиктивной аналитике урожайности сельскохозяйственных культур. Выделены наиболее распространенные методы машинного и глубокого обучения, подробно рассмотрены их функциональные особенности. На основе сравнительного анализа показано, что глубокое обучения и гибридные подходы превосходят традиционные методы машинного обучения по метрикам ошибок (точности прогнозирования). (Выводы) По результатам исследований установлено пре­имущество методов глубокого обучения (Rср2 = 0,85) и гибридного подхода (Rср2 = 0,87) в прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культур в зависимости от складывающихся условий и управляющего воздействия. Развитием дальнейшей исследовательской работы может быть адаптация современных подходов искусственного интеллекта к пространственным объектам землепользования и культурам с преимущественным использованием данных дистанционного зондирования.

Авторами в данной статье рассматриваются актуальные для розыскной деятельности оперативно-следственные ситуации, в которых целесообразно использование средств научно-технического прогресса. Приведены примеры реализации применения технических средств в конкретно взятых ситуациях (беспилотных летательных аппаратов, криминалистического света, мобильного комплекса «UFED»). Проанализированы основные нормативные правовые акты, регулирующие розыскную деятельность органов внутренних дел, предложены изменения, отвечающие практическим требованиям. Актуальность рассматриваемой в настоящей статье проблемы подтверждается статистическими данными, постоянством взаимодействия с сотрудниками Следственного комитета Российской Федерации и экспертно-криминалистических подразделений МВД России. Помимо прочего, авторы рассматривают перспективные направления развития искусственного интеллекта и нейросетевых технологий, способных стать вспомогательными средствами в работе розыскных подразделений системы МВД России.

В статье рассмотрена актуальная на сегодняшний день проблема - создание защиты системы тягового электроснабжения постоянного тока с применением искусственного интеллекта. Произведен анализ уже существующих на сегодняшний день методов защит, выполненных на релейно-контактных элементах, и современных микропроцессорных защит. Обозначены их достоинства и недостатки, оценена их надежность и возможность применения в условиях увеличения темпов развития систем тягового электроснабжения постоянного тока. Проведен краткий анализ использования искусственного интеллекта в электроэнергетике, на основании чего обоснованы актуальность и новизна разработки интеллектуальной защиты. В статье выдвинуто положение о необходимости создания обучающей выборки для интеллектуальной защиты и уделено особое внимание поиску необходимых параметров и закономерностей. Приводятся примеры моделей, на основании которых имитируется работа электросети в момент прохождения электроподвижного состава, что позволяет применить метод имитационного моделирования нормального и аварийного режимов работы контактной сети, то есть режима короткого замыкании, в программном комплексе Matlab Simulink. Результатом работы имитационной модели являются значения токов подстанций и электровоза, их форма и скорость изменения, на основании чего выявляются основные закономерности, которые становятся основой для обучения интеллектуальных систем защит.

Статья посвящена анализу системных препятствий в выявлении, раскрытии и расследовании преступлений, связанных со склонением к самоубийству (ст. 110.1 УК РФ) и организацией соответствующей деятельности (ст. 110.2 УК РФ). Цель исследования - выявить ключевые детерминанты экстремально высокой латентности данных деяний и разработать комплекс межведомственных и законодательных мер по созданию эффективного механизма проактивного противодействия. Методологическую основу составляют сравнительно-правовой и формально-логический методы, а также анализ следственной и судебной практики. Научная новизна заключается в комплексном рассмотрении латентности как следствия конвергенции юридико-технических, организационных и психологических факторов, а также в формулировании концепции «преодоления цифровой анонимности» в оперативно-розыскной деятельности.

Результаты: установлено, что латентность носит институциональный характер и обусловлена несовершенством диспозиций уголовно-правовых норм, сложностью доказывания умысла в анонимной среде, отсутствием специализированного учёта и недостаточной цифровой компетенцией правоохранителей. Для преодоления кризиса необходима реализация «дорожной карты», включающей совершенствование уголовного законодательства, введение специализированного статистического учёта, формирование единой межведомственной платформы кибермониторинга и создание процессуального механизма оперативного пресечения распространения опасного контента.

Введение. Искусственный интеллект (ИИ) становится ключевым инструментом современной медицины, способствующим повышению точности диагностики, персонализации лечения и оптимизации ведения пациентов. В урогинекологии внедрение ИИ открывает новые возможности для решения задач, связанных с интерпретацией медицинских изображений, анализом уродинамических исследований, прогнозированием исходов и дистанционным мониторингом пациенток.

Цель исследования. Систематизировать современные данные о применении технологий ИИ в урогинекологии, оценить их диагностический и прогностический потенциал, а также определить перспективы внедрения в клиническую практику.

Материалы и методы. Проведён поиск и анализ отечественных и зарубежных публикаций в базах eLIBRARY, PubMed, Scopus и Web of Science за 2020 – 2025 годы с использованием ключевых слов: “urogynecology”, “female urology”, “artificial intelligence”, “machine learning”. В обзор включены исследования, описывающие применение ИИ для диагностики, лечения, прогнозирования и мониторинга урогинекологических заболеваний.

Результаты. ИИ активно используется для анализа электронных медицинских записей, интерпретации уродинамических тестов, сегментации и оценки изображений при ультразвуковых и МРТ-исследованиях, что повышает точность диагностики пролапса тазовых органов и недержания мочи. В хирургической практике технологии компьютерного зрения и дополненной реальности улучшают точность и безопасность вмешательств. Прогностические алгоритмы позволяют оценивать риск осложнений и рецидивов после операций, а телемедицинские решения и носимые устройства на основе ИИ обеспечивают непрерывный мониторинг состояния пациенток. Несмотря на высокий потенциал, большинство моделей требует дополнительной клинической валидации и стандартизации.

Заключение. Применение ИИ в урогинекологии способствует повышению качества диагностики и лечения, развитию персонализированной медицины и улучшению клинических исходов. Для широкого внедрения технологий необходимы многоцентровые исследования, совершенствование алгоритмов и разработка этических и правовых норм использования ИИ в медицинской практике.

Искусственный интеллект становится неотъемлемым элементом инженерной профессии и системы подготовки инженеров в эпоху Индустрии 4.0. Цель данного исследования – выявить, как студенты инженерных специальностей воспринимают влияние ИИ на будущее профессии: содержание труда и её социальный статус, включая перспективы занятости и доходов. Теоретической основой служит неовеберианский подход в социологии профессий, рассматривающий профессиональные группы как статусные, чьё положение на рынке труда определяется монополией на специализированные знания и компетенции. Эмпирическую базу составили опрос студентов технических вузов Москвы и Самары (N = 610, МГТУ им. Н. Э. Баумана, Московский политех, Самарский университет им. Королёва, 2024 г.) и полуструктурированные экспертные интервью с практикующими инженерами и представителями образовательных организаций (N = 5). Результаты показывают, что студенты воспринимают ИИ преимущественно как инструмент, оптимизирующий труд инженера, а не вытесняющий его. Вместе с тем социальные последствия внедрения ИИ – прежде всего перспективы занятости и уровень оплаты труда – оцениваются значительно менее оптимистично. Более разнообразное использование ИИ в учебно-профессиональной деятельности ассоциировано с большим оптимизмом относительно профессиональных перспектив. Делается вывод о том, что системе высшего инженерного образования необходимо не только интегрировать ИИ-инструменты в учебный процесс, но и формировать у студентов обоснованное позитивное видение перспектив профессии в инженерно-технологической экономике.

Цель настоящего исследования – эмпирически идентифицировать потенциал современных преподавателей, вовлечённых в инициативы поддержки университетского предпринимательства, как потенциальных двигателей развития соответствующей экосистемы через анализ их ключевых индивидуальных характеристик, профессионального опыта, педагогических практик, а также институционального контекста университетской среды. Для этого на основе анкетного опроса 338 сотрудников, представляющих более чем 70 российских университетов и вовлечённых в университетские практики поддержки предпринимательства, проведено сравнение «успешных» преподавателей (чьи студенты относительно регулярно становятся предпринимателями) и тех, для которых такие случаи не характерны вовсе или же носят единичный характер. Результаты показывают, что педагогическая эффективность в сфере предпринимательства определяется не традиционными академическими регалиями, а наличием опыта управления университетскими или коммерческими проектами (включая корпоративное предпринимательство), развитыми навыками проектной деятельности и наставничества. Успешные преподаватели чаще связаны с преподаванием в социально-гуманитарной сфере, активно используют групповую проектную работу, привлекают внешних экспертов и интегрируют цифровые инструменты и искусственный интеллект в сопровождение студенческих инициатив. Ключевым институциональным фактором выступает участие вуза в Платформе университетского технологического предпринимательства (ПУТП), обеспечивающее глубокую интеграцию предпринимательской экосистемы в образовательный процесс. Исследование показывает важность рассмотрения преподавателя как ключевого элемента предпринимательской экосистемы вуза и указывает на целесообразность разработки комплексного подхода как к отбору преподавателей, так и к поддержке их деятельности, а также к формированию институциональных условий для ускорения развития университетского предпринимательства в России.

Актуальность темы исследования не вызывает сомнений. В условиях стремительной цифровизации финансового сектора формирование экосистем стало ключевым направлением развития банковской деятельности. В статье рассматриваются особенности цифровых экосистем российских банков как новой модели взаимодействия с клиентами, основанной на интеграции финансовых и нефинансовых сервисов.

Предметом исследования являются цифровые экосистемы банков.

Проанализирован опыт Сбербанка, Т–Банка, ВТБ и Альфа–Банка, реализующих комплексные цифровые платформы с элементами персонализации и интеллектуальной обработки данных. Показано, что развитие экосистем способствует росту доверия и лояльности клиентов, формированию долгосрочных отношений и расширению спектра предоставляемых услуг.

Выводы. Особое внимание уделено внедрению технологий искусственного интеллекта и персонализированных сервисов как инструментов повышения качества взаимодействия. Практическая значимость работы заключается в систематизации подходов к созданию клиентских экосистем и выявлении факторов, определяющих их успешное функционирование в условиях цифровой конкуренции.

В статье рассматривается роль цифровых технологий как ключевого инструмента устойчивого регионального развития в условиях глобальных вызовов XXI века. Актуальность исследования обусловлена необходимостью поиска эффективных механизмов обеспечения устойчивого развития региональных экономических систем в условиях растущей неопределенности внешней среды и ускорения процессов цифровой трансформации. Современные вызовы, включая пандемию COVID-19, геополитическую нестабильность и климатические изменения, требуют от регионов выработки новых подходов к управлению экономическими процессами. Доказано, что в настоящее время цифровизация становится решающим фактором обеспечения конкурентоспособности и устойчивости регионов. Проведен сравнительный анализ цифровой и традиционной экономики, выделены три аспекта устойчивости, на которые цифровые технологии оказывают наиболее заметное влияние (экономическая эффективность, экологическая безопасность и социальная стабильность). Полученные выводы подтверждают гипотезу о том, что цифровые технологии являются ключевым фактором обеспечения устойчивости региональных экономических систем в долгосрочной перспективе, однако их эффективность зависит от комплексного подхода к внедрению и наличия соответствующей институциональной поддержки.

В статье рассмотрена методика формирования цифровых компетенций у детей с ограниченными возможностями здоровья средствами изучения основ искусственного интеллекта в дополнительном образовании. Дети с ограниченными возможностями здоровья испытывают трудности в обучении из-за ограниченного объема памяти, рассеянного внимания и низкой мотивации. Эти особенности подчеркивают необходимость разработки индивидуальной траекторий обучения, особенно в условиях дополнительного образования. Целью работы является теоретическое обоснование и апробация модели индивидуальной траектории обучения основам искусственного интеллекта в условиях дополнительного образования детей с ограниченными возможностями здоровья. К используемым методам относятся теоретические, эмпирические, статистические. Результатом разработанной методики является формирование базовых представлений и навыков работы с программами искусственного интеллекта, повышение цифровых компетенций, а также развитие психических процессов у детей с ограниченными возможностями здоровья. Полученные результаты могут быть применены при разработке программ дополнительного образования по формированию цифровых компетенций у детей с ограниченными возможностями здоровья. Автор статьи пришел к следующим выводам: формирование цифровых компетенций у детей с ограниченными возможностями здоровья будет эффективным при условии создания адаптивной образовательной среды, учета программных требований к обучению детей с учетом ведущего нарушения, доступности информации.

В данной статье отмечается важность подготовки будущих специалистов транспортной отрасли на тренажерном оборудовании при возрастающих квалификационных требованиях работодателей, в связи с использованием на транспорте новых технических средств с элементами ИИ, роботизированных устройств. Представлены особенности тренажерного оборудования с элементами ИИ, роботизированных устройств и иммерсивных технологий, применяемые в образовательном процессе транспортного вуза. Рассмотрены преимущества обучения на высокотехнологичном тренажерном оборудовании для отработки профессиональных навыков в штатных и нештатных ситуациях. Проанализированы образовательные возможности ВТО в процессе обучения и отмечается недостаточность разработки теоретических и методических подходов к обучению на них. Приведены конструктивные, технико-технологические и эргономические особенности ВТО, к которым относятся параметры, учитывающие удобство и эффективность работы обучаемого, приближающие условия обучения к реальным условиям будущей профессиональной деятельности. Обосновывается необходимость использования особенностей ВТО, составляющая важный методический аспект образовательного процесса будущих специалистов транспортной отрасли и позволяющая формировать профессиональные компетенции, в том числе, с учетом возможных негативных последствий, связанных с его использованием.