Актуальность исследования обусловлена тем, что технологии искусственного интеллекта стремительно развиваются и обладают огромным потенциалом, который с успехом может быть использован на благо человечества, но в то же время таят в себе в условиях социальной и этико-правовой неопределенности немало новых вызовов и ставят ряд этических вопросов в отношении будущего уклада жизни человеческого общества и путей, по которым пойдет его дальнейшее развитие. В статье подчеркивается, что искусственный интеллект обладает потенциалом для того, чтобы изменить будущее человечества в лучшую сторону, тем не менее, искусственные интеллектуальные системы по своей сути не нейтральны и характеризуются внутренне присущей им предвзятостью, которая обусловлена исходными данными, использовавшимися при их «обучении». Ввиду масштабности социальных последствий технологий искусственного интеллекта многие страны обеспокоены сегодня этическими аспектами его использования. Для того чтобы наметить возможные сценарии и задействовать потенциал искусственного интеллекта для реализации возможностей в сфере развития при сохранении контроля над рисками, важно выработать более всестороннее понимание социальных изменений, вызванных все более расширяющимся применением интеллектуальных систем. Делается вывод о том, что проблемы применения искусственного интеллекта необходимо рассматривать сквозь призму анализа социальной сущности человека, современной социокультурной реальности, гуманистических целей и ценностей современного социума. Любые достижения в сфере искусственного интеллекта имеют смысл только в том случае, если они соотносятся с подлинно человеческими ценностями. Отсутствие на сегодняшний день утвержденных на международном уровне этико-правовых норм и стандартов, касающихся применения разработок и инноваций в сфере искусственного интеллекта свидетельствует о необходимости активной и направленной работы российского исследовательского сообщества в данной сфере.
Учебное пособие посвящено изложению основ теории нейронных сетей и работы с популярным фреймвоком KERAS и TENSORFLOW. Приводятся также все необходимые вводные материалы для дальнейшего понимания.
Адресовано, в первую очередь, студентам-бакалаврам, а также магистрам направления «Информационные системы и технологии», а также широкому кругу читателей, интересующихся нейронными сетями и приложениями.
В статье рассмотрена актуальность и необходимые условия внедрения в комплексы воен-
ного назначения с разноспектральными датчиками систем технического зрения программно-аппа-
ратных средств автоматического распознавания объектов вооружения, военной и специальной
техники (ВВСТ). Приведены результаты анализа возможностей обучения нейронных сетей автоматическому распознаванию объектов. Показана необходимость создания отечественного межвидового банка данных оптических и радиолокационных сигнатур объектов ВВСТ
В статье рассмотрены вопросы разработки модели нейронной сети для колоризации черно-белых изображений. Описаны основные вопросы, возникающие при проектировании модели нейронной сети для решения данной задачи. Обоснован выбор перехода на работу с цветовым пространством LAB из RGB. Описана архитектура GAN. Описана архитектура U-Net. Построены модели генератора и дискриминатора. Описан использованный при разработке нейронной сети инструментарий.
В данной статье рассматривается применение нейронных сетей LSTM для прогнозирования потребления электроэнергии. Для обучения и тестирования модели использовались данные о потреблении электроэнергии за несколько лет. Для повышения качества прогнозирования были проведены эксперименты с различными параметрами нейронной сети, такими как число нейронов и глубина истории данных. Результаты показали, что нейронная сеть LSTM обеспечивает высокую точность прогнозирования объемов потребления электроэнергии на основе статистических данных. Эти результаты могут быть полезными для энергетических компаний и государственных органов, занимающихся прогнозированием и планированием энергетических потребностей.
В статье представлен разработанный алгоритм генерации музыки, основанный на методах глубокого машинного обучения. Алгоритм использует наборы данных из разных жанров музыки для обучения модели и генерации новых музыкальных композиций. В статье приведены основные этапы разработки алгоритма, включая сбор и предобработку данных, выбор и настройку архитектуры модели, определение функций потерь и активации, выбор оптимизатора. Приводятся результаты экспериментов, демонстрирующие эффективность разработанного алгоритма в генерации музыки. Эта статья представляет интерес для исследователей в области машинного обучения и компьютерной музыки, а также для музыкантов и композиторов, ищущих новые идеи для создания музыки
В монографии рассматривается применение системного интегрированного подхода к управлению качеством продукции на основе интеллектуальных технологий в едином информационном пространстве предприятия, сочетающего преимущества классического системного подхода и процесса интеграции информационных и технологических потоков, охватывающего этапы жизненного цикла продукции. Материалы монографии представляют интерес для специалистов, занимающихся интеллектуализации мониторинга технологических систем на основе автоматизированных станочных модулей и её связи с качеством производства деталей точного машиностроения, а также аспирантов и студентов при изучении соответствующих учебных курсов.
В монографии рассматриваются вопросы разработки и применения экспертных систем поддержки принятия решения для контроля, диагностирования и выбора режима резания для токарных и шлифовальных автоматических станочных модулей и станков с ЧПУ. Экспертные системы являются встроенными для отечественных станков или автономными для зарубежных, причем в обоих случаях они связаны с системой мониторинга технологического процесса изготовления высокоточных деталей. Материалы монографии представляют интерес для специалистов, занимающихся интеллектуализации мониторинга технологических систем на основе автоматизированных станочных модулей и её связи с качеством производства деталей точного машиностроения, а также аспирантов и студентов при изучении соответствующих учебных курсов.
В монографии рассматриваются вопросы разработки и применения гибридной интеллектуальной системы для идентификации дефектов шлифованных дорожек качения колец подшипников на основе применения теории распознавания образов с использованием вейвлет-преобразований сигналов вихретокового датчика и нейронных сетей, а также приводятся результаты использования интеллектуальных технологий при интеграции «технологического уровня» единого информационного пространства предприятия на уровне АСУТП при создании системы мониторинга технологического процесса изготовления высокоточных деталей. Материалы монографии представляют интерес для специалистов, занимающихся вопросами интеллектуализации мониторинга технологических систем на основе автоматизированных станочных модулей и её связи с качеством изготовления деталей точного машиностроения, а также аспирантов и студентов при изучении соответствующих учебных курсов.
В настоящем исследовании рассматриваются вопросы разработки и апробации интеллектуальных систем управления (ИСУ), нацеленных на повышение производительности различных технологических процессов. Актуальность данной темы обусловлена стремительным развитием информационных технологий и возрастающей потребностью в оптимизации производственных циклов для достижения максимальной эффективности и конкурентоспособности предприятий. Цель работы заключается в исследовании потенциала применения ИСУ для усовершенствования технологических процессов и разработке практических рекомендаций по их внедрению. Материалы и методы исследования включают в себя анализ существующих подходов к проектированию ИСУ, моделирование различных сценариев их функционирования, а также проведение экспериментов на реальных производственных объектах. В частности, были изучены такие методы, как нейронные сети, нечеткая логика, генетические алгоритмы и машинное обучение. Для апробации разработанных ИСУ были выбраны три предприятия различных отраслей промышленности: металлургический завод, нефтеперерабатывающий комплекс и фармацевтическая компания. Результаты исследования показали, что внедрение ИСУ позволяет значительно повысить производительность технологических процессов. Так, на металлургическом заводе удалось сократить время плавки стали на 12%, а расход энергоресурсов – на 8%. На нефтеперерабатывающем комплексе оптимизация работы установки каталитического крекинга привела к увеличению выхода светлых нефтепродуктов на 5,6%. В фармацевтической компании применение ИСУ для управления процессом синтеза активных веществ позволило на 20% снизить количество бракованной продукции и на 15% сократить время производственного цикла. Полученные результаты демонстрируют высокую эффективность использования интеллектуальных систем управления для оптимизации технологических процессов и открывают широкие перспективы для их дальнейшего применения в различных отраслях промышленности.