Согласно данным многих ученых, эффективность АПК в значительной степени определяется использованием достижений научно-технического прогресса и получением стабильно высоких урожаев сельскохозяйственных культур. В этой связи, по их мнению, необходимо обратить внимание на внедрение современных технологий возделывания высокопродуктивных растений, среди которых важное место занимает суданская трава. Одним из инновационных достижений в сельском хозяйстве является применение регуляторов роста. С учетом вышеизложенного, с целью изучения продуктивности сортов суданской травы в условиях Моздокского района РСО - Алания в 2022-2023 гг. были проведены полевые исследования. В результате установлено, что сорта суданской травы максимальную площадь листовой поверхности сформировали на фоне регулятора роста Мегамикс. Превышения с контролем, а также с вариантами с Альбитом и Мивал-агро составили 10,7; 7,7 и 3,9 %. Наибольшую площадь листьев сформировал сорт Грация - 51,9 тыс. м2/га, а минимальные площади наблюдались у сортов Александрина и Анастасия. Наибольшая урожайность зафиксирована на варианте с регулятором Мегамикс и на посевах сорта Грация.
В статье приведены результаты исследований по укоренению отводков голубики высокорослой, проведенных в 2022 -2024 годах в предгорной зоне КБР (ООО «Юг Агро»). Отводки при их контакте с влажным торфяным субстратом непосредственно в полевых условиях способны к укоренению. Преимуществами данного способа размножения являются его простота, не требующая использования дорогостоящих технологических элементов, высокий процент укоренения, а также отсутствие необходимости доращивания для посадки на постоянное место.
Цель исследования - оптимизация способа размножения голубики высокорослой отводками в условиях предгорной зоны Кабардино-Балкарии.
Методы исследований. Бороздование коры заглубляемой в грунт части побега проводилось ножом с зубчиками. В вариантах со стимуляцией корнеобразования препаратом «Фитактив экстра плюс» гель наносился на заглубляемую часть побега после бороздования (или без него) кистью. Каждый опытный вариант закладывался и учитывался в трех повторностях по 100 учетных отводков в каждой повторности.
Результаты исследований. Установлено, что проведение бороздования коры и последующая обработка этой зоны гелем «Фитактив экстра плюс» перед заглублением побегов в грунт обеспечивает укоренение 81% отводков. При этом корни прочные, белые, хорошо разветвленные, проникают в почву в среднем на 16 см. Таким образом обеспечивается получение посадочного материала, пригодного для посадки на постоянное место без дополнительного доращивания за один вегетационный период.
В работе проведены исследование и анализ моделей и методов глубокого обучения в задачах распознавания и классификации изображений опухолей мозга. Для сравнения эффективности наиболее актуальных и доступных моделей на основе сверточных нейронных сетей были выбраны модели VGG19, Xception и ResNet152. Наилучшие результаты показала модель Xception. Целью данной работы являются оптимизация и обучение выбранной модели с помощью различных методов для повышения точности диагностики опухолей головного мозга человека. Предложена и реализована стратегия для улучшения этой модели с использованием методов переноса обучения и аугментации данных. Из проведенных тестов следует, что улучшенная модель демонстрирует более высокую точность и устойчивость к различным видам искажений данных, что делает ее более эффективной для задач распознавания и классификации изображений.
В данной статье рассматриваются современные методы обучения с подкреплением, с акцентом на их применение в динамичных и сложных средах. Исследование начинается с анализа основных подходов к обучению с подкреплением, таких как динамическое программирование, методы Монте-Карло, методы временной разницы и градиенты политики. Особое внимание уделяется методологии Generalized Adversarial Imitation Learning (GAIL) и ее влиянию на оптимизацию стратегий агентов. Приведено исследование безмодельного обучения и выделены критерии выбора агентов, способных работать в непрерывных пространствах действий и состояний. Экспериментальная часть посвящена анализу обучения агентов с использованием различных типов сенсоров, включая визуальные, и демонстрирует их способность адаптироваться к условиям среды, несмотря на ограничения разрешения. Представлено сравнение результатов на основе кумулятивной награды и длины эпизода, выявляющее улучшение производительности агентов на поздних этапах обучения. Исследование подтверждает, что использование имитационного обучения значительно повышает эффективность агента, сокращая временные затраты и улучшая стратегии принятия решений. Настоящая работа открывает перспективы для дальнейшего изучения механизмов улучшения разрешающей способности сенсоров и тонкой настройки гиперпараметров.
В статье проводится компьютерное моделирование погодных условий на основе данных атмосферного давления с привлечением теории нечетких множеств. В среде компьютерной математики Maple2021 с привлечением библиотеки линейной алгебры LinearAlgebra был реализован алгоритм расчета детерминированных и интегральных индексов ранжирования для нечетких множеств, которые характеризуют погодные условия. Исследования показали, что при умеренном атмосферном давлении на следующий день наблюдается более солнечная погода по сравнению с ситуацией, когда давление крайне низкое. На конкретных примерах было показано, что интегральные индексы ранжирования обеспечивают более точные результаты, чем детерминированные индексы ранжирования.
Исследование посвящено использованию миварных экспертных систем для выявления бактериальной устойчивости к существующим антибиотикам. Представлена модульная архитектура системы, которая позволяет легко добавлять и обновлять отдельные компоненты. Создана миварная база знаний, состоящая из 56 правил для работы с экспертной системой. Предлагается реализовать систему с использованием программного обеспечения (ПО) КЭСМИ, которое позволило получать логический вывод решения. Система протестирована на трех различных случаях. Первый случай включал наличие мутации в гене mecA, второй - метилированные рибосомы, а третий - грамположительные бактерии. Тестирование миварной экспертной системы показало, что результаты устойчивости бактерий соответствовали установленной базе знаний. Изучено влияние использования миварных экспертных систем на процесс выявления антибиотикорезистентности. Предложено описание методологий, использованных для оценки эффективности системы. Обосновано, почему использование миварных экспертных систем может значительно улучшить диагностику и лечение инфекционных заболеваний.
Цифровая трансформация бизнеса означает перевод многих процессов на предприятии в цифровой вид, т. е. предполагается выполнение процессов с использованием компьютерной техники и ИТ-технологий. При этом важно организовать эффективную интеграцию уже имеющихся на предприятии процессов с современными ИТ-технологиями. Такая интеграция может касаться не только производства, но и других областей человеческой деятельности. Конечно, и раньше многие отрасли в разной мере подвергались автоматизации, но появление искусственного интеллекта (ИИ) может сгладить разницу между отраслями с автоматизацией разной степени и позволит оптимизировать процессы, даже если какие-то из сфер деятельности не предполагают использование ИИ. Тем не менее процесс цифровизации в подавляющем большинстве случаев даст ускорение принятию решений, если использовать системы ИИ, в частности цифрового двойника. Это оптимизирует сбор данных, что позволит использовать их для создания моделей объектов или систем. Модель в дальнейшем будет применяться для анализа и оптимизации работы без физического присутствия объекта. Все вышеизложенное и определяет актуальность темы идентификации места и роли искусственного интеллекта в цифровой трансформации российского бизнеса. В данной статье авторы размышляют над проблемой «Какие шаги необходимо предпринять для развития новых технологий анализа данных в производстве? И как усовершенствовать среду работы с данными?». В статье дается обзор истории использования искусственного интеллекта в бизнесе. Обсуждаются слабые стороны применения технологий искусственного интеллекта. Предпринимается попытка дать ответ на вопрос: что нужно сделать уже сегодня, чтобы предприятие или организация могли занять лидирующие позиции завтра.
Одним из важных направлений сельского хозяйства является плодовое садоводство, в частности, интенсивные яблоневые сады вносят заметный вклад в сельскохозяйственную отрасль Кабардино-Балкарской Республики. При этом для сохранения урожая необходимо обеспечить своевременное выявление и устранение угроз, связанных с болезнями и вредителями яблок. Учитывая нехватку профильных специалистов, актуальной становится задача разработки автоматизированной системы распознавания болезней и вредителей яблоневых садов. Для этого в рамках исследования была поставлена цель - разработка и оценка применимости интеллектуальной рекомендательной системы для защиты яблоневых садов в КБР. В данной статье описана концепция и приведены результаты разработки системы контроля состояния яблоневых садов, предназначенной для выявления болезней и вредителей на деревьях, а также подбора наиболее подходящего плана защиты растений в зависимости от местоположения сада. Программа представляет собой веб-приложение, созданное на основе фреймворков FastAPI, Vue. js и нейронной сети, отвечающих за распознавание вредителей и болезней яблонь по фотографии и составление оптимального плана их обработки. Приведены результаты обучения нейронной сети на подготовленной выборке фотографий здоровых и зараженных яблок. В качестве основы для нейронной сети использовались различные модели: Roboflow 3.0, RF-DETR, YOLO v11 и YOLO v12. Разработанный сервис позволит диагностировать заболевания яблонь с минимальными задержками по времени, а также обеспечить подбор методов защиты в случае необходимости, что снизит риски потери урожая садоводами. В результате тестирования наилучших показателей достигла модель Roboflow 3.0: mAP составила 91,0 %, precision - 97,5 %, а recall - 88,5 %, что свидетельствует о применимости подхода, но этого недостаточно для внедрения. С целью повышения точности и расширения списка распознаваемых угроз планируется сбор дополнительных фотоматериалов в садах республики, в том числе фотографий листьев и стволов яблоневых деревьев, полученных в различных погодных условиях, и дальнейшее тестирование с участием садоводов республики.
В статье представлена разработка модели машинного обучения для прогнозирования мошеннических транзакций на примере транзакционных данных банка. Рассмотрены особенности кодирования категориальных переменных, связанные с наличием времени в транзакционных данных, чтобы избежать утечек информации. Проведены эксперименты по применению баггинга (bootstrap aggregating) и созданию дополнительных переменных на основе их вклада в итоговый прогноз с применением Shapley values. Рассмотрены показатели качества модели машинного обучения и проведен их анализ.
Статья посвящена задаче обнаружения и распознавания надводных объектов по данным видеонаблюдения в условиях плохой видимости, таких как дождь, снег, туман, сумерки. Наряду с проблемой ухудшения видимости имеются и другие факторы, затрудняющие решение этой задачи: изменение формы и размера изображения при изменении расстояния до объекта наблюдения и угла обзора видеокамеры. Обсуждается один из подходов к проблематике обработки данных видеонаблюдения - он состоит в совместном применении двух технологий: модели глубокого обучения YOLO и дискретного вейвлет-преобразования изображений. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный алгоритм достигает высоких показателей точности, что делает его подходящим для применения в системах видеомониторинга беспилотниками.
Целью работы является создание теоретических оснований имитационного моделирования агентов универсального искусственного интеллекта на основе метафоры проектирования мультиагентных нейрокогнитивных архитектур. Задача исследования состоит в разработке основных принципов имитационного моделирования сознания интеллектуальных агентов под управлением нейрокогнитивных архитектур. Дано формальное определение агента универсального искусственного интеллекта. Предложена гипотеза о структурно-функциональной организации сознания универсального искусственного интеллекта на основе метафоры проектирования многокомпонентной мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры. Разработаны некоторые принципы имитационного моделирования сознания агентов универсального искусственного интеллекта на основе контекстно-детерминированного развития управляющей нейрокогнитивной архитектуры в коммуникативной социальной реальной среде.
В статье рассматриваются методы улучшения показателей качества моделей машинного обучения, применяемых в финансовом секторе. В связи с тем, что наборы данных, на которых обучаются модели, обладают несбалансированностью классов, предлагается использовать модели, направленные на снижение дисбаланса. В исследовании были проведены эксперименты с применением 9 методов учета несбалансированности классов к трем наборам данных по розничному кредитованию. В качестве базовой использовалась модель градиентного бустинга CatboostClassifier, не учитывающая дисбаланс классов. Проведенные эксперименты показали, что применение метода RandomOverSampler дает существенный прирост показателей качества классификации по сравнению с базовой моделью. Результаты свидетельствуют о перспективности дальнейших исследований методов учета дисбаланса классов при изучении финансовых данных, а также о целесообразности применения рассмотренных методов на практике.