Engineering Sciences Series / 2024 год / 3

Работа посвящена практике интеграции большой языковой модели в систему интеллектуальной информационно-аналитической поддержки исследовательского поиска информации в заданных массивах данных. Проведен обзор возможностей современных больших языковых моделей. Особое внимание уделено технологии RAG, используемой для оперативного формирования и управления контекстом поиска. Описаны особенности проектирования и разработки функций бизнес-логики и элементов пользовательских интерфейсов системы. Представлены результаты экспериментов применения разработанной системы к текстам с заданной спецификой. Сделаны выводы о применимости системы для автоматизации процесса заселения онтологий, а также наполнения других хранилищ знаний, построенных с использованием автоматизированного мониторинга больших открытых данных и интеллектуальных средств их обработки.

Предложены и обоснованы средства формализации основных технических требований к компьютерным программам-исполнителям (цифровым двойникам) элементов модели критических инфраструктур на примере промышленно-природных комплексов в рамках ранее разработанной ситуационной системы моделирования, ориентированные на ее децентрализованную реализацию в специализированном секторе Интернета, в частности, для решения задач управления жизнеспособностью этих критически важных объектов. Такая спецификация может позволить избежать типичной для компьютерных задач начальной стадии хаотического развития программно-аппаратного обеспечения новых структурных проектов в этой области и ускорить процесс саморазвития, необходимый для эффективного объединения разработок цифровых двойников критически важных объектов и инфраструктур различных типов в рамках единой системы распределенных ситуационных центров.

В работе рассматривается проблематика формирования многослойных графов знаний для использования при интеллектуальном анализе данных социальных медиа. Технология основана на «мягкой» структуризации имеющегося пула документов в соответствии с построенной тематической моделью. Проведено экспериментальное опробование технологии и сравнение формальных свойств графовых моделей знаний, полученных с помощью тематического моделирования и традиционным способом. Результаты сравнения указывают на потенциальную эффективность использования многослойных графов знаний, построенных на базе тематической модели текстов, при реализации интеллектуальных процедур обработки данных в условиях множественности и динамичности предметных областей.

Статья посвящена аналитическому обзору возможностей решения задач маршрутизации транспортных средств в рамках парадигмы программирования в ограничениях. Сначала в статье приводится обзор различных постановок задачи маршрутизации транспортных средств. Затем данные постановки, для облегчения понимания, формулируются на языке целочисленного линейного программирования. После чего дается описание технологии программирования в ограничениях и приводятся типовые глобальные ограничения, полезные в различных постановках задачи маршрутизации транспортных средств. Сделан вывод о том, что гибкость в формулировке ограничений, возможность интеграции с другими методами оптимизации, а также способность учитывать неопределенности делают программирование в ограничениях одним из наиболее востребованных средств для решения задач маршрутизации.

Имитационное моделирование является одним из популярных методов изучения сложных систем разной природы. В работе анализируется существующий опыт применения аппарата нечеткой логики для имитационного моделирования процессов и систем. Рассматриваются основные направления интеграции нечеткой логики и имитационного моделирования. Приводятся примеры компьютерных моделей из разных предметных областей, построенных на базе нечеткой логики, в разрезе методов имитационного моделирования. Отмечаются способы технической реализации интеграции двух рассматриваемых инструментов. Авторы делают вывод о возможности применения нечеткой логики для моделирования жизнеспособности региональных социально-экономических систем.

В статье рассматривается одна из задач интеллектуального анализа данных, а именно: задача поиска особого вида зависимостей в данных –– частых паттернов. На основе частых паттернов могут строиться ассоциативные правила между признаками. Приводится обзор наиболее популярных методов решения данной задачи. Также рассматривается тесно связанная с ней задача генерации формальных понятий на основе формального контекста и один из методов ее решения –– метод «замыкай по одному». К недостаткам рассматриваемых методов относится трудоемкость их модификации при наличии дополнительных (помимо частоты встречаемости в обучающей выборке) требований к искомому паттерну. Делается вывод о необходимости развития существующих методов извлечения паттернов, а также целесообразности разработки новых подходов для решения задач поиска «интересных паттернов», а также поиска паттернов с дополнительными требованиями к их виду.

Данная разработка системы концептуального моделирования (СКМ) на основе PyQt5 является актуальной для визуализации и проектирования сложных систем, что важно в таких областях, как инженерия, программирование. Визуальные модели позволяют пользователям эффективно взаимодействовать с объектами, упрощая процесс построения и анализа сложных взаимосвязей. Такая СКМ полезна в образовательных целях, а также для прототипирования и демонстрации концепций наглядным образом. Возможность создавать, связывать и изменять объекты интерактивно повышает гибкость и удобство работы с концептуальными моделями.

В данной статье рассматривается разработка ГИС-интерфейса для ситуационной системы вычислительного эксперимента с использованием языка программирования C# и библиотеки DotSpatial. Основной целью исследования является создание системы, которая позволяет проводить анализ пространственных данных и визуализацию объектов и процессов с возможностью их категоризации. Описаны концептуальная модель предметной области (КМПО), алгоритмы категоризации объектов и процессов, а также методы визуализации данных с использованием ГИС. Результаты разработки могут быть применены в вычислительных задачах, включая моделирование и анализ ситуаций в различных предметных областях.

Статья посвящена вопросам обеспечения устойчивого развития и экологической безопасности территорий Арктической зоны Российской Федерации. Особое внимание уделено проблемам оценки безопасности промышленно-природных комплексов и критических инфраструктур. Статья написана на основе опыта участия в конференции «III Юдахинские чтения», которая состоялась в г. Архангельске с 25 по 28 июня 2024 г.

зация участия человека при построении имитационных моделей является актуальной задачей, решение которой востребовано в практике моделирования жизненного цикла сложных динамических систем. Одним из способов ее решения является адаптация существующих решений в области генеративного искусственного интеллекта под специфику разработки компьютерных моделей сложных систем. В статье рассматриваются основные направления автоматизации имитационного моделирования с помощью современных технологий искусственного интеллекта. Авторами предлагаются концепции применения больших языковых моделей для генерации сценариев имитационного моделирования жизнеспособности региональных социально- экономических систем. Рассматриваются теоретические и практические вопросы реализации предложенных решений в современных средах имитационного моделирования. Приводится описание обобщенного алгоритма оценки жизнеспособности региональных систем «Бизнес-Сообщество-Власть», построенного на основе интеграции имитационного моделирования и генеративного искусственного интеллекта.