Научный архив: статьи

Проблема читаемости текста на естественном русском языке актуальна для людей с различными когнитивными нарушениями и для тех, кто слабо владеет языковыми знаниями, например, трудовых мигрантов и детей. Повышение доступности текстов (инструкций, указаний, рекомендаций) для указанных категорий граждан возможно путем использования автоматизированного алгоритма симплификации текста. В данном исследовании в качестве автоматизированного алгоритма симплификации используются глубокие нейронные архитектуры - трансформеры. В работе были применены следующие языковые модели: ruT5-base-absum, ruT5-base-paraphraser, ruT5_base_sum_gazeta, ruT5-base. Экспериментальные исследования проведены с использованием двух наборов данных - Института филологии и языковой коммуникации и из открытого репозитория Github. Для оценки моделей использован набор метрик: BLEU, индекс удобочитаемости Флеша, автоматический индекс удобочитаемости и разница длин предложений. С помощью тестового набора данных из перечисленных метрик извлекались статиcтические показатели, на основе которых сравнивались алгоритмы с различными параметрами обучения. Было проведено несколько экспериментов с указанными моделями, в которых использовались разные значения параметра скорости обучения для каждого набора данных, размеры батча, а также исключение из обучения дополнительного набора данных. Несмотря на различные показатели метрик при ручном сравнении выходы моделей слабо отличались друг от друга. Результаты экспериментальных исследований показали необходимость увеличения набора данных для обучения моделей, а также изменения параметров обучения моделей или использования других алгоритмов. Данное исследование является первым шагом к созданию системы поддержки принятия решений для автоматического упрощения текста и требует дальнейшего развития.

Статья посвящена проблеме персонализации интерфейса прикладных программ к индивидуальным особенностям пользователей на основе применения нейросетевых технологий. Новизной предложенного подхода является формирование прототипа интерфейса путем подбора каждого элемента меню отдельно, позволяющего сформировать персонализированный интерфейс. Предлагается использование инструментальной среды, включающей набор компонентов интерфейсной части, из которых динамически генерируется уникальный прототип интерфейса, адаптированный под особенности каждого пользователя. В качестве инструмента для подбора компонентов интерфейса использована глубокая нейронная сеть, представленная в виде многослойного перцептрона. Входными параметрами нейронной сети являются отличительные особенности пользователей, выходными - компоненты будущего прототипа интерфейса. В качестве критериев адаптации интерфейсной части приложений выбраны профессиональные, психофизиологические характеристики пользователей, их демографические особенности, а также эмоциональное состояние. Выходными параметрами являются компоненты интерфейса: размер шрифта текста и гиперссылок, размер и расстояние между элементами веб-страницы, вид подсказок и контекстного меню, сообщения пользователю, цветовая гамма, наличие окна для поиска информации и др. В результате разработана инструментальная среда для создания персонализированных интерфейсов прикладных программ c использованием нейросетевых технологий. В ходе работы программного средства пользователи проходят оценку своих характеристик с помощью базовых тестов IТ-сферы и психологии. Для определения эмоционального тона, возраста и пола в системе используется библиотека Deepface языка Python, которая реализует алгоритм на основе обученной сверточной нейронной сети. Внедрение предложенной инструментальной среды позволит обеспечить удобное взаимодействие между пользователями и программным приложением.

Проведён анализ применения нейронных сетей в адаптивных системах управления на основе вторичных источников. Обобщены результаты современных исследований в данном направлении и сделаны выводы о перспективах развития интеллектуальных адаптивных систем.

Представлены результаты экспериментальных исследований влияния эргономических факторов на боевую эффективность наводчика самоходного артиллерийского орудия при кратковременном выполнении алгоритмов наведения орудия с закрытых огневых позиций. Построены математические модели с применением искусственных нейронных сетей, оценивающие изменение боевой эффективности наводчика с учётом его индивидуальных особенностей и воздействия рабочей среды.

Актуальность. В статье рассматривается эффективность и возможность использования современных технологий в строительной индустрии.
Цель исследования: изучение новых тенденций в строительстве, оценка актуальности и эффективности внедрения и использования искусственного интеллекта в строительной индустрии, рассмотрение преимуществ и недостатков исследуемых инноваций в современных реалиях, анализ работоспособности и эффективности применения новых технологий в мировой строительной индустрии.
Материалы и методы: обзор и систематизация научных источников, изучение мнения сторонних экспертов и наблюдателей на ресурсах открытого доступа, порталах частных энтузиастов, вовлечённых в процесс исследования путей внедрения и реализации современных технологий в строительной индустрии.
Результаты и выводы: приведены методы и условия использования современных технологий в мировой практике, освещены недостатки и преимущества технологий, наглядно продемонстрированы результаты их работы. Рассмотрено понятие «искусственный интеллект», раскрыта необходимость его применения в строительной индустрии, проанализированы преимущества и недостатки использования новейших технологий.
Статья предназначена для ознакомления научного сообщества и широкого круга читателей с проведённой исследовательской работой в сфере современных технологий, применяемых в строительной индустрии.

Статья посвящена обзору задачи суммаризации текста в целом и анализу различных способов решения данной проблемы. С этой целью был выполнен обзор двух подходов суммаризации с примером программной реализации, выявлены плюсы и минусы каждого из них. Задача суммаризации текста остается актуальной, ее важность растет, и заставляет исследователей NLP разрабатывать и предлагать новые улучшенные варианты ее решения. Любой из предлагаемых методов предоставляет лишь шаблон, который содержит важную информацию текста. Вне зависимости от поставленной задачи всегда можно найти тот метод, ту предобработку и ту коррекцию результата, которыми она будет решена.

В теории алгебраических байесовских сетей существуют алгоритмы, позволяющие проводить глобальный апостериорный вывод с использованием вторичных структур. При этом построение вторичных структур предполагает использование третичной структуры. Следовательно, возникает вопрос об обособленном применении третичной структуры в задаче апостериорного вывода. Этот вопрос рассматривался ранее, но было приведено только общее описание алгоритма, при этом учитывались лишь модели со скалярными оценками вероятности истинности. В данной работе приведен алгоритм, расширяющий вышеупомянутый до возможности его использования в случае интервальных оценок. Помимо этого, важным свойством алгебраической байесовской сети является ацикличность, и корректность работы перечисленных алгоритмов обеспечивается только для ацикличных сетей. Поэтому необходимо также уметь проверять ацикличность алгебраической байесовской сети с применением третичной структуры. Описание этого алгоритма также представлено в работе, в его основе лежит ранее доказанная теорема, которая связывает количество моделей фрагментов знаний в сети с количеством непустых сепараторов и количеством компонент связности сильных сужений в цикличной АБС, а также доказанная в данной статье теорема о принадлежности двух моделей фрагментов знаний к одной компоненте связности сильного сужения. Для всех разработанных алгоритмов доказана корректность работы, а также вычислена их оценка временной сложности.

В статье описывается общая концепция построения коллаборативных систем поддержки принятия решений, в которых коллективы, осуществляющие поддержку принятия решений, а) формируются гибко в соответствии с задачей и б) состоят как из людей-экспертов, так и из интеллектуальных агентов, реализующих те или иные методы искусственного интеллекта. Проводится анализ ключевых проблем создания коллаборативных систем поддержки принятия решений, основанных на взаимодействии человека и искусственного интеллекта. В частности, выделены следующие проблемы: обеспечение интероперабельности (взаимопонимания) между разнородными участниками коллектива, согласование различающихся позиций участников, обеспечение доверия между участниками, обеспечение эффективности планирования совместных действий и соблюдение баланса между предопределенными потоками работ и самоорганизацией. Сформированы принципы построения подобных систем, предлагающие решения выделенных проблем. В частности, предлагается онтолого-ориентированное представление информации о проблеме (в частности, применение мультиаспектных онтологий), набор методов для мониторинга деятельности команды, схема репутации, элементы объяснимого искусственного интеллекта, а также применение механизма ограниченной самоорганизации. Предложенная концепция положена в основу программной платформы для создания коллаборативных систем поддержки принятия решений, основные архитектурные положения которой также представлены в статье. Применение платформы иллюстрируется на примере из области рационального управления дорожной инфраструктурой и создания коллаборативной системы поддержки принятия решений для разработки мероприятий по снижению аварийности.

В последние годы существенно вырос интерес к искусственному интеллекту на основе нейросетевых подходов. Получен ряд значимых научных результатов, которые нашли широкое применение на практике. Большое внимание привлекли генеративно - состязательные нейросетевые модели, нейросетевые трансформеры и другие решения. Достигнут очевидный прогресс в нейросетевом распознавании и генерации образов, обработке текстов и речи, прогнозировании событий, управлении трудно формализуемыми процессами. Однако пока не удалось наделить нейросетевые машины мышлением. Все получаемые с использованием нейросетевых машин результаты можно отнести к решениям на основе различных видов связывания сигналов без полноценного управления процессами их обработки. Типичными представителями таких машин выступают ChatGPT. Возможности по интеллектуальному оперированию различными сигналами в известных нейросетевых машинах очень ограничены. Среди основных причин таких ограничений следует выделить несовершенство используемых базовых принципов нейросетевой обработки информации. Свойства нейронов длительное время рассматривались упрощенно. Обуславливалось это, как пробелами в области биологических исследованиях, так и отсутствием возможностей построения больших нейронных сетей на сложных моделях нейронов. В последние годы ситуация изменилась. Появились новые способы реализации больших нейронных сетей. Также установлено, что даже отдельные нейроны могут обладать обширной внутренней памятью и реализовывать различные функции. Однако до сих пор многие механизмы функционирования нейронов и их взаимодействия остаются не раскрытыми. Мало исследованы вопросы управляемого ассоциативного обращения к внутренней памяти нейронов. Эти недостатки существенно сдерживает создание мыслящих нейросетевых машин. Объектом исследования в статье выступает процесс интеллектуальной нейросетевой обработки информации.
Предмет исследования: принципы, модели и методы такой обработки. Преследуется цель расширения функциональных возможностей нейросетевых машин по решению трудно формализуемых творческих задач за счет разработки новых принципов, моделей и методов интеллектуальной обработки информации. В интересах достижения этой цели уточняются принципы функционирования интеллектуальных нейросетевых машин, предлагаются новые модели и методы нейросетевой обработки информации. Раскрывается новая модель импульсного нейрона, как базового элемента таких машин. Искусственный мозг нейросетевых машин рекомендуется формировать в виде многослойных нейронных сетей, наделенных логическими структурами, с различными по параметрам нейронами. Предлагается новый метод многоуровневой интеллектуальной обработки информации в нейросетевых машинах на основе умных импульсных нейронов. Поясняются механизмы мышления нейросетевых машин, лежащие в их основе функции интеллектуального оперирования образами и понятиями в нейросетевой памяти. Приводятся результаты моделирования, подтверждающие справедливость предложенных решений.

Рассматриваются особенности архитектурной застройки, планировки и оснащения умного города с помощью интеграции алгоритмов и методов искусственного интеллекта.
В качестве объекта исследования был выбран город-спутник Казани – Иннополис, который проектировался как город для IT-специалистов.

Актуальность выбранной темы обусловлена стремительными темпами цифровизации, проникающей во все отрасли человеческой деятельности, в том числе в проектирование городов и градоустройство.

Выводы. Систематизация знаний, которые легли в основу проектирования современного отечественного умного города, опыт развития Иннополиса могут стать базой для более быстрого перехода других населенных пунктов в статус смарт-городов

В данной статье представлен сравнительный анализ трех передовых алгоритмов глубокого обучения с подкреплением: Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), Proximal Policy Optimization (PPO) и Soft Actor-Critic (SAC), реализованных в библиотеке Stable Baselines 3. Целью исследования является оценка эффективности и применимости каждого из алгоритмов для задачи управления беспилотным автомобилем в сложной и динамичной среде, предоставляемой симулятором CARLA, с акцентом на такие ключевые показатели, как суммарная дистанция, суммарное вознаграждение, средняя скорость, отклонение от центра дорожной полосы и доля успешных эпизодов. Авторы подробно описывают методологию экспериментального тестирования, включая настройку параметров обучения и критерии оценки производительности. Результаты экспериментов демонстрируют различия в производительности алгоритмов, выявляя их сильные и слабые стороны в контексте автономного вождения. Статья вносит вклад в понимание преимуществ и ограничений каждого алгоритма в контексте автономного вождения и предлагает рекомендации по их практическому применению.

В статье обсуждаются проблемы, связанные с применением искусственного интеллекта в науке о языке. Данная тема является сейчас очень актуальной, так как, идя в ногу со временем, лингвистика всё больше становится объектом внимания ученых-программистов. За последние десятилетия было создано столько языковых платформ искусственного интеллекта для машинного перевода, систем распознавания речи, вопросно-ответных систем и других, сколько не было разработано за все годы прошлого века, начиная с 1940-х годов.