Научный архив: статьи

До сих пор неполно освещены вопросы прогнозирования эффективности работы оборудования обогатительных фабрик как одного из основных подразделений по переработке добытого полезного ископаемого на горно-обогатительном комбинате при реализации технологических процессов измельчения руды; приведенные оценки являются в основном приближенными и характеризуются низким уровнем достоверности. Целью данной работы является разработка моделей для построения прототипов подсистемы, которая поспособствует повышению эффективности работы измельчительного оборудования и фабрики в целом за счет гибкого и оперативного планирования производственных затрат. Проведенный анализ указывает на актуальность в данном аспекте методов предиктивной аналитики, обеспечивающих установление научно обоснованных обратных связей, актуализацию выработки управляющих решений в сфере планирования производства на основе высокоточных модельных оценок и прогнозирования результатов производственных операций и процессов с учетом изменений широкого спектра технологических параметров. Представлены концептуальная теоретико-множественная и схематичные функциональные модели исследуемой подсистемы, которые позволили выявить, детализировать и изучить ее функции и реализующие их компоненты, параметры состояния этих компонентов, механизмы их взаимодействия между собой, внешней средой и другими подсистемами, вовлеченными в процесс автоматизации производственного процесса. Разработка и внедрение подсистемы предиктивной аналитики позволят реализовать высокоточные модельные оценки показателей работы оборудования в режиме онлайн и, что крайне важно, их прогнозирование при переходе к сырью с другими характеристиками, а также при изменении технологических параметров. В данной работе были представлены результаты разработки и исследования моделей подсистемы предиктивной аналитики в составе интегрирующего уровня при автоматизированном управлении обогатительной фабрикой горно-обрабатывающего комбината.

Целью работы являлась разработка концептуальной модели мониторинга технологических процессов на примере производства вафель. Предлагаемая концептуальная модель и комплекс методов и алгоритмов ориентированы на применение в условиях многорецептурного пищевого производства, где реализуется множество технологических процессов, для которых актуально использование технологии цифровых двойников. Результаты ранее проведенных исследований были адаптированы под новые производственные условия, ключевым аспектом которых являлась привязка цифрового двойника технологического процесса к партии вафель. Применимость концептуальной модели мониторинга технологических процессов стал высокий уровень автоматизации и цифровизации производства, при котором технология цифровых двойников может быть эффективно реализована. В статье рассмотрен состав концептуальной модели мониторинга технологических процессов производства вафель, описаны изменения и некоторые вопросы, необходимые для ее дальнейшего внедрения. В обобщенном виде представлены концептуальная и математическая модели системы мониторинга на основе технологии цифровых двойников. Полученная математическая модель мониторинга на основе теории множеств, разработанные методы создания, представления, определения и модификации, а также алгоритмы создания, фиксации значений параметров и ресурсного обеспечения технологических процессов при их внедрении формируют основу для дальнейшей цифровой трансформации предприятия и повышения его эффективности.

Данная публикация представляет исключительную актуальность в контексте 70-летия ключевого документа - научной статьи С. Л. Соболева, А. И. Китова и А. А. Ляпунова (1955 г.), по праву считающейся истоком отечественной школы искусственного интеллекта. В условиях повышенного внимания к истории науки и технологий, особенно в области искусственного интеллекта, данная работа восстанавливает историческую справедливость, подчеркивая приоритет советских ученых в формулировке фундаментальных принципов искусственного интеллекта (машинное самообучение, моделирование нейронной деятельности, эвристические методы, автономность) задолго до широкого признания этих идей на Западе. Осмысление этого «манифеста» критически важно не только для понимания генезиса и уникальных особенностей российской традиции в осмыслении искусственного интеллекта и робототехники, но и осознания удивительной пророческой силы идей, изложенных в 1955 году. При работе над данным материалом использовались: историко-научный анализ специальной исследовательской литературы и сравнительно-исторический метод. Ключевым методом выступает также критический источниковедческий анализ первоисточника - статьи Соболева, Китова и Ляпунова 1955 года. Для определения исторического контекста и научной новизны «манифеста» применяется компаративный метод. Новизна исследования заключается в том, что впервые показано, как данная статья «Основные черты кибернетики» (1955) предвосхитила магистральные пути развития глобальной науки об искусственном интеллекте на десятилетия вперед. В эпоху революции нейросетей и глубокого обучения обращение к этим истокам служит не только данью уважения пионерам, но и мощным интеллектуальным стимулом и ориентиром для современных российских исследований и разработок в области искусственного интеллекта. Понимание глубины и дальновидности С. Л. Соболева, А. И. Китова и А. А. Ляпунова и их стратегическое видение необходимо сегодня для формирования уникальной национальной повестки в сфере искусственного интеллекта. Кроме того, показано, как эти принципы, опередившие западные аналоги (включая Дартмутскую инициативу) и сформулированные в терминах советской кибернетической школы, предопределили специфические траектории развития советского и российского искусственного интеллекта.

В статье рассматриваются проблемы, связанные с возможностью автоматизации терминально-складского комплекса (ТСК). Приводятся основные этапы для реализации проекта по автоматизации объекта исследования. На основании существующей технологии работы детально описываются технологические операции комплекса и приводится схема всех функциональных зон. С учётом применения уникальной маркировки грузовых единиц с помощью QR-кода рассматривается алгоритм сквозного прослеживания единиц с товаром - картонных упаковок с момента прибытия до момента отправления грузов. Детально исследуются процессы автоматизированной сортировки и пакетирования продукции. Сортировка продукции осуществляется с использованием инструментов для сканирования QR-кода с каждой упаковки, благодаря чему появляется возможность автоматического учёта выходящего потока, распределения упаковок по способу доставки с помощью распределительного конвейера, а также преобразование данных с QR-кода в задачи кинематики для последующей операции пакетирования. Приводится пример генерации QR-кода. Пакетирование продукции осуществляется с помощью напольного пакетоформирующего автомата с манипулятором. В статье представлена конструктивная схема пакетоформирующего автомата, в частности, манипулятора; схема управления манипулятором. На основании исследуемого технологического подхода запроектирована пооперационная последовательность процессов сортировки и пакетирования в едином последовательном отображении, которая позволяет приступить к разработке программного обеспечения по автоматизации ТСК.

Рассматривается состояние и развитие материально-технической базы производственно-логистического комплекса ООО УК “Содружество”. Подчеркиваются этапы, особенности создания и уникальность производственно- хозяйственного комплекса. Анализируется организационное состояние всего инфраструктурного комплекса ПЛК и его отдельных составляющих. Выделены особенности производственных систем для снижения влияния негативных экологических аспектов на окружающую среду, сырье и продукцию. Проанализирован состав автоматизированных систем организации и управления предприятием. Предложена логическая схема создания и функционирования единого цифрового контура организации и управления УК “Содружество”.

В связи с масштабной цифровизацией современного общества и быстрого внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) возникла потребность криминалистического и судебно-экспертного обеспечения судопроизводства по делам, в которых фигурирует ИИ. Наиболее актуальными задачами, решаемыми судебными компьютерно-техническими экспертными подразделениями, являются исследование фактов неправомерного (главным образом криминального) использования искусственного интеллекта, использование ИИ для создания новых и совершенствования существующих методик компьютерно-технической экспертизы, судебно-экспертное исследование продуктов, использующих технологии ИИ с целью установления соответствия готового продукта техническому заданию на его создание, а также комплексное судебно-экспертное исследование с целью определения стоимости IT-продукта.

В зависимости от свойств подлежащего исследованию объекта экспертиза проводится либо в рамках судебной компьютерно-технической экспертизы, либо комплексно, с привлечением специалистов в области судебной лингвистической, судебной фоноскопической и других видов судебных экспертиз. Показательным примером совершенствования судебно-экспертных методик анализа цифровых изображений является выявление искажений в метаданных.

Письмом Минэнерго России от 15.04.2020 № МЮ-4343/09 «Об утверждении схем теплоснабжения поселений, городских округов» определены рекомендации к содержанию схем теплоснабжения, которые должны разрабатываться для населенных пунктов в соответствии с Постановлением Правительства Российской Федерации от 22.02.2012 № 154 «О требованиях к схемам теплоснабжения, порядку их разработки и утверждения». В частности, указывается на необходимость проведения оценки экологической безопасности теплоснабжения населенных пунктов. Авторами предложен методологический подход по разработке раздела «Экологическая безопасность теплоснабжения», в том числе с учетом нормативного правового регулирования выбросов загрязняющих веществ, определенных нормативными правовыми актами РФ в сфере экологической безопасности и охраны окружающей среды. В статье освещены вопросы формирования базы данных для учета источников загрязнения, проведения инвентаризации выбросов загрязняющих веществ, использования автоматизированных алгоритмов для расчета рассеивания и формирования геоинформационного слоя рассеивания загрязняющих веществ в рамках электронной модели схемы теплоснабжения.

Банковская сфера - одна из самых быстроразвивающихся отраслей финансового рынка. Банки регулярно внедряют в бизнес-процессы новейшие технологии, которые меняют облик всей экономики. Целью данного исследования стало выявление ключевых направлений внедрения искусственного интеллекта в банковской сфере, определение его преимуществ и потенциальных рисков. В статье представлены области использования искусственного интеллекта, включая обслуживание клиентов, управление финансовыми рисками, обнаружение мошенничества и соблюдение нормативных требований. Особое внимание уделено влиянию искусственного интеллекта на автоматизацию процессов, персонализацию услуг и повышение операционной эффективности. Методологическая основа исследования включает анализ научных источников, сравнительный метод и обобщение практических примеров. В ходе исследования установлено, что использование искусственного интеллекта позволяет снизить операционные издержки, повысить точность прогнозирования и сократить финансовые риски. Результаты анализа демонстрируют, что потенциал искусственного интеллекта в банковском секторе высок, однако его успешное внедрение требует комплексного подхода, включающего технологическую трансформацию, совершенствование нормативного регулирования и решение некоторых этических вопросов. В заключение подчеркивается необходимость баланса между технологическими инновациями и ответственным использованием искусственного интеллекта для достижения максимальной эффективности банковских процессов.

В современных условиях высока значимость отечественных компаний, в которых так нуждается государство на данный момент. Компании заинтересованы оптимизировать свои затраты, от которых зависит получение максимальной прибыли, любыми возможными способами и методами. Таким образом, актуальность выбранной темы заключается в том, что все организации заинтересованы оптимизировать затраты, потому что они оказывают колоссальное влияние на получение максимальной прибыли. Целью работы является усовершенствование бизнес-процесса путем оптимизации затрат компании. При исследовании вопросов по оптимизации бизнес-процесса использовались общенаучные методы, такие как системный анализ, исторический и логический методы познания. Исследование основано также на требовании конкретности и полноты познания, единства анализа и синтеза, с использованием таких методов, как дедукция, обобщение, наблюдение, моделирование. Рассматриваются основные бизнес-процессы, связанные с бухгалтерской деятельностью в области учета основных средств. Выявлена проблема в области автоматизированного учета основных средств и запасных частей, связанная с процессом модернизации. Авторами предлагается усовершенствовать бизнес-процесс модернизации основных средств, в связи с чем данный бизнес-процесс будет полностью автоматизированным, что обеспечит оприходование изъятых из основного средства запасных частей в бизнес-процессе. Значимость результатов проведенного исследования заключается в том, что реализация предложений приведет к оптимизации бизнес-процесса, в результате чего произойдет существенная минимизация затрат рабочего времени сотрудников и, соответственно, денежных расходов, повысятся эффективность и производительность компании.

В условиях автоматизированного производства одной из ключевых задач является прогнозирование износа режущего инструмента при фрезеровании, поскольку своевременная замена инструмента позволяет повысить качество обработки, сократить простои оборудования и минимизировать затраты. В статье рассматриваются теоретические аспекты прогнозирования износа, анализируются современные алгоритмы машинного обучения (регрессионные модели, деревья решений, нейронные сети) и источники данных (вибрация, температура, сила резания и др.). Обосновывается необходимость внедрения интеллектуальных систем мониторинга, позволяющих на основе анализа данных предсказывать степень износа инструмента. Полученные результаты могут служить основой для создания практических решений по интеграции машинного обучения в системы управления фрезерованием.

Одним из наиболее проработанных и простых в использовании направлений генеративных моделей с точки зрения оперирования функциональностью для конечных пользователей являются большие языковые модели, позволяющие выполнять различные операции с текстовыми данными. Поскольку современная цифровая картография максимально быстро включает в свой инструментарий последние достижения в области информационных технологий, представляется актуальным рассмотреть основные сферы использования больших языковых моделей применительно к типовым задачам обработки пространственных данных в виде описания сводных показателей атрибутивных значений, формирования элементов географического описания, получения последовательностей выполнения определенных задач в геоинформационных системах, построения запросов к данным на языке SQL, написания фрагментов программного кода отдельных скриптов и модулей для ГИС, генерации картографических изображений по описанию. На основе результатов проведенных экспериментов сделан вывод о том, что большинство перечисленных базовых задач хорошо автоматизируются с помощью больших языковых моделей, но с учетом необходимости проверки и корректировки результатов специалистами в области картографии и геоинформатики.

Статья посвящена разработке программного модуля для автоматизированного подбора комплекса физических упражнений на основе индивидуальных особенностей и предпочтений пользователя. Обосновывается актуальность проблемы «сидячего» образа жизни и нехватки физической активности для здоровья человека. В статье рассматриваются преимущества использования программного модуля по сравнению с традиционными методами тренировок, такие как персонализация, доступность, отслеживание прогресса и экономия времени. Программный модуль предоставляет инструкции, демонстрации упражнений, мотивацию и широкий выбор программ тренировок. Разработанный алгоритм работы модуля представлен в статье, подчеркивая его значимость для улучшения здоровья и физической формы пользователей.