Аннотация:

Подход к многоагентному моделированию, основанный на онтологиях, предполагает реализацию моделирующей системы посредством создания онтологий. Примером целостной реализации такого подхода к агентному моделированию является стандарт IEEE 1516 Standard for Modeling and Simulation High Level Architecture. Данная работа посвящена распределенной многоагентной моделирующей системе, предназначенной для моделирования сложных радиотехнических систем (особенно радиолокационных станций), её актуальность обусловлена необходимостью замены части натурных испытаний имитационными экспериментами. Мотивация перехода на стандарт IEEE 1516 для «тяжелой» многоагентной моделирующей системы, кроме прочего, состоит в обеспечении масштабируемости, открытости и многократного повторного использования разработанных агентных моделей, что совершенно логично делать на основе существующего хорошо проработанного и апробированного стандарта, устанавливающего правила взаимодействия моделей и разработки программных интерфейсов. В статье приведены общие принципы построения и архитектура моделирующей системы. Показаны основные требования к агентам, их роль и место в комплексной моделирующей системе, особое место среди агентов занимает имитатор фоно-целевой обстановки. Обсуждается также возможность совмещения двух схем имитационного моделирования: дискретно-событийной и пошаговой. Дело в том, что пошаговая схема обладает такими преимуществами, как простота и наглядность, в ней удобно моделировать алгоритмы обработки, составные части радиотехнических систем. Однако в ней невозможно реализовать истинную автономность и асинхронность агентов. Совмещение двух схем моделирования позволяет объединить их достоинства.

Аннотация: Рассмотрены эмоциональные человеко-машинные интерфейсы, а именно, антропоморфные социальные агенты. Описана кросс-дисциплинарная задача создания антропоморфного агента, который «чувствует» и «реагирует» на эмоциональные стимулы. Предложена нейробиологически инспирированная реализация, основанная на механике химических и физических процессов, происходящих в человеческом мозге. Проектирование и разработка эмоциональной модели осуществлены симуляцией нейромодуляторов: дофамина, серотонина, нор-адреналина. Отображение эмоций достигается за счёт комбинации данных нейромодуляторов в различных пропорциях. Для этого используется гипотеза Хьюго Лёфхейма («куб эмоций»), которая в свою очередь базируется на теории аффек-тов Сильвиана Томпкинса. Описаны преодоление феномена “uncanny valley” и подходы к пониманию взаимосвязей мимики и мотивации индивидуума. Построена реалистичная вычислительная модель, которая позволяет адекватно визуализировать мимику виртуального агента синхронизировано с производимой им речью. На основе трехмерной модели человеческой головы создан антропоморфный эмоциональный агент, способный на мимические реакции в связи с эмоцио-нальным контекстом.

Аннотация:

Предложен подход к поддержке многокритериальных решений на основе когнитивно-ориентированной мультиагентной информационно-аналитической системы. Разработаны методы когнитивного моделирования, включающие формально-онтологическое представление знаний о планировании работ и коалиционно-холоническую агентную архитектуру, а также обеспечивающие адаптивность и прозрачность вычислений. Предложен гибридный эволюционно-многокритериальный алгоритм, в рамках которого агенты генерируют альтернативные планы с помощью параллельного генетического алгоритма на локальном уровне, оптимизирующего сочетание нескольких критериев. На глобальном уровне реализован многоэтапный отбор альтернатив с фильтрацией перегрузок ресурсов и подобных решений, а также финальное агрегирование с использованием многокритериальных методов принятия решений PROMETHEE и ELECTRE.

Проведено экспериментальное исследование, сравнивающее эффективность планирования вручную и с помощью разработанной системы, а также анализ влияния динамической адаптации параметров генетического алгоритма. Полученные результаты показали, что применение системы позволяет сократить время формирования плана в 20–30 раз при сопоставимом или лучшем качестве. При этом полностью устраняются перегрузки исполнителей и обеспечивается раннее прекращение эволюционных расчетов без потери качества решений. Разработанная система и предложенные алгоритмы ориентированы на использование при планировании проектной деятельности на производственных предприятиях.

Аннотация:

Работа посвящена рассмотрению процесса моделирования реалистичного контроллера поведения групп объектов. Проведено исследование основных приемов и принципов, используемых при создании реалистичного контроллера поведения автономных агентов, объединенных в связанные группы. На основе этих данных создан контроллер поведения.

Исследована эффективность поведения групп автономных агентов, рассмотрены возможности использования системы локальных скалярных полей с целью построения максимально точной математической модели, проведён анализ возможности создания иерархической системы мультиагентных подгрупп в рамках группы, проведены эксперименты для оценки корректности разработанного контролера.

Аннотация:

В условиях всевозрастающих информатизации, автоматизации и цифровизации бизнеса возникают новые схемы недобросовестных действий со стороны как юридических, так и физических лиц. В связи с этим остро встает проблема быстрого, эффективного и качественного выявления информации о потенциальном либо действующим контрагенте, решение которой позволит оперативно принять правильные управленческие решения.

В статье предложен один из способов решения данной проблемы – разработка системы информационного мониторинга контрагентов, которая позволит оперативно выявлять и анализировать информацию об их деятельности.

Аннотация: Исследованы аспект выявления психологического портрета респондента и генерация отношения к нему социальным агентом на основе анализа тональности диалога. Рассмотрены принципы генерации отношения социального агента к респонденту и изменение его эмоционального настроя на протяжении общения. Реализация поставленной задачи осуществлена с помощью языка программирования Python и работы с реальными данными. Проведенный анализ алгоритмов классификации, основанных на подходах машинного обучения, подтвердил практическую значимость работы.

Аннотация:

Рассмотрена актуальная задача разработки интеллектуального агента для моделирования характеристик экранов защиты электронной аппаратуры, который позволит упростить анализ различных проектных решений и обеспечить поддержку принятия решения инженером-проектировщиком. Разработан интеллектуальный агент, позволяющий автоматизировать процесс подготовки описания альтернативного проектного решения для последующего моделирования с использованием программного пакета Geant4. Интеграция программного модуля в вычислительные платформы даст возможность усовершенствовать работу инженера-проектировщика за счет сокращения рутинных ручных операций, минимизировать человеческие ошибки и гарантировать воспроизводимость результатов.

Аннотация:

Представлен алгоритм функционирования системы визуального восприятия для игровых агентов, реализованный в игровом движке Unity. Предложенный метод основан на сравнении изображений с двух камер, учитывающих сложные визуальные эффекты (освещение, тени, маскировку), и дополнен проверкой прямой видимости, учетом скорости движения объекта, и механикой постепенного обнаружения. Тестирование системы показало значительное повышение реалистичности обнаружения по сравнению с традиционными методами при сохранении производительности в пределах небольшой дополнительной нагрузки на процессор. Проведена оптимизация алгоритма с использованием Unity Job System и динамической активации камер. Проведен также анализ научной литературы по схожим решениям, выявлены их сильные и слабые стороны. Результаты могут быть применены в разработке видеоигр для создания реалистичного поведения неигровых персонажей, особенно в играх с элементами скрытности.

Аннотация:

Быстрое развитие сложных виртуальных миров, в особенности 3D-игр и компьютерных игр, создает новые проблемы при разработке виртуальных агентов, управляемых системами искусственного интеллекта (ИИ). Две важные подзадачи в этой тематической области, которые необходимо решить, это: (а) достоверность и (б) эффективность поведения агентов, то есть сходство персонажей с людьми и высокая способность к достижению их «собственных» целей. В этой статье мы изучаем современные подходы к разработке реалистичного ИИ в виртуальных мирах. Мы изучаем концепции правдоподобия и эффективности и анализируем несколько успешных попыток решить эти проблемы. Мы полагаем, что правдоподобное и эффективное поведение может быть достигнуто посредством изучения моделей поведения из наблюдений с последующим автоматическим выбором выигрышных действующих стратегий.

Аннотация:

Несмотря на развитие технических средств, усложняются процессы, связанные с поиском полной и точной научной информации в огромном количестве источников данных. Для выхода на новый уровень в использовании технологий обработки информации в первую очередь необходим переход к семантически значимому представлению научных знаний, извлекаемых из информации в цифровой среде. В современных условиях, характеризуемых мультидисциплинарностью исследований, необходимого эффекта можно достичь, разработав универсальные подходы к хранению и представлению научных знаний. Эти подходы нашли свое отражение в концепции Единого цифрового пространства научных знаний. В работе представлен обзор основных понятий в этой области, используемых как для представления элементов пространства, так и для обеспечения доступа к ним не только для человека, но и для программных агентов. В качестве инструментария для конструирования пространства знаний рассмотрены семантические библиотеки.

 

Аннотация:

Исследована проблема сочетания методов в задаче семантического анализа научных данных и публикаций при рецензировании. На разных этапах обработки данных в системе SciLibRu использованы различные методы, построена многоуровневая онтология, наполнен граф знаний, что приводит к формированию новой структуры данных, отличной от исходной. Каждый метод по отдельности приобретает свое назначение в такой системе, при этом в совокупности их сочетание приводит к возникновению новых свойств, которые стали предметом настоящих исследований. Приведен пример автоматического агента рецензирования с объяснимым результатом.

Аннотация: Звуковая трехмерная анимация лица довольно тщательно изучена, но достижение реалистичного, похожего на человека исполнения еще не найдено. В статье рассмотрены различные подходы к созданию анимированных выражений лица, контролируемых речью. Комбинируя рассмотренные подходы как для анимации лица, так и для идентификации эмоций и создания выражений микро-мимики в одной системе, мы получаем решение, подходящее для таких задач, как игровое видео, аватары виртуальной реальности или любой другой сценарий, в которых текст говорящего и его речь не известны заранее.

Аннотация:

Рассмотрены возможности генеративных нейросетевых симуляций с фокусом на применении методов обучения с подкреплением и нейросетевых мировых моделей для создания интерактивных миров. Описаны ключевые достижения в области обучения агентов с использованием обучения с подкреплением. Особое внимание уделено нейросетевым моделям мира, а также генеративным моделям, таким как Oasis, DIAMOND, Genie и GameNGen, использующим диффузионные сети для создания реалистичных и интерактивных игровых миров. Рассмотрены возможности и ограничения моделей генеративных симуляций, такие как проблемы с аккумуляцией ошибки и ограничениями памяти, а также их влияние на качество генерации. В заключении названы темы дальнейших исследований.

Аннотация:

Обсуждено использование механизмов машинного обучения, анализа естественного языка и интеллектуального поиска в области юриспруденции. Основные ожидаемые результаты – методология применения алгоритмов текстовой аналитики и семантического анализа естественного языка (NLP) в задачах управления знаниями в судебном делопроизводстве, а также других видах юридической практики. Полученные результаты могут быть применены в области образования и управления знаниями в более широком контексте, поскольку исследование лежит на стыке юриспруденции, математической и компьютерной лингвистики.

Описан прототип многоагентной системы интеллектуального анализа текстов в юриспруденции, способной на имеющейся базе данных судебных документов выявлять общие зависимости, предоставлять для ознакомления юридические дела, близкие по тематике, рекомендовать наиболее вероятные исходы судебного рассмотрения или помечать важные места, на которые следует обращать внимание при процессуальных действиях с использованием инструментов текстовой аналитики.

Аннотация: Предложены методы семантического анализа документов в системе управления цифровыми научными коллекциями, в том числе электронными научными журналами. Рассмотрены методы обработки документов, содержащих математические формулы, а также способы конвертации этих документов из формата OpenXML в формат TeX. Разработан алгоритм поиска по формулам в коллекциях математических документов, хранящихся в формате OpenXML. Алгоритм реализован в виде онлайн-сервиса на платформе science.tatarstan.

Аннотация:

Возрастающая сложность принятия решений в современных условиях предопределяет безусловность необходимости автоматизации такого процесса. Одним из ключевых элементов этого процесса являются системы поддержки принятия решений. В настоящей работе рассмотрены теоретические аспекты и практические пути реализации названного процесса. С этой целью автором предложен новый взгляд на понимание сути системы поддержки принятия решений, а также проведен анализ основных атрибутов и функций систем данного типа, в процессе которого установлено, что одним из наиболее перспективных направлений в использовании искусственного интеллекта в данной области являются мультиагентные системы.

Проведенный анализ актуальных систем поддержки принятия решений показал основные конкурентные преимущества, общие слабые стороны, а также важность продолжения разработки научной парадигмы в отношении отечественной интеллектуальной системы поддержки принятия решений.

Аннотация:

Предложен метод оценки риска дефолта корпоративного заемщика на этапе мониторинга на основе скоринговой оценки. Приведено доказательство гипотезы в том, что скоринговые методы оценки кредитных рисков возможны к применению не только на этапе первичной оценки потенциального заемщика при принятии решения о кредитовании, но и на этапе его мониторинга при сопровождении сделки. Мониторинг представляет собой периодическую проверку кредитного качества корпоративного заемщика, с кем заключен кредитный договор. Это делается с целью своевременного выявления негативных сигналов, а также своевременного реагирования на угрожающие тенденции в деятельности заемщика.

Некоторые кредитные организации экономят на мониторинге, полагаясь на систему принятия решения, считая ее безупречной. Однако данная экономия может оказаться фатальной ошибкой, так как многое в течение «жизни» предприятия со временем изменяется. Этому способствуют как внешние факторы (политические, экономические), так и внутренние (неверная стратегия развития организации, неспособность оценить собственные кредитные возможности, недобросовестные контрагенты).

Предлагаемый метод представляет собой систему автоматических риск-сигналов, которые прошли проверку на предсказательную способность, исключая ручные процедуры. В предлагаемое решение включены маркеры (риск-сигналы), которые имеют предсказательную способность выше средней, что может привести к дефолту корпоративного заемщика. Дополнительно применена цветовая маркировка – красный, желтый, зеленый, которая позволяет визуализировать критичность выявленного риск-сигнала в зависимости от предсказательной способности – наглядное представление рисков заемщика с целью облегчения интерпретации.

Анализ разработанного метода показал, насколько возможно ускорить процесс проведения мониторинга, что позволит обеспечить оперативность реагирования на выявленные риск-сигналы, а также спрогнозировать вероятное ухудшение кредитного качества заемщика в кредитном или гарантийном портфеле без ущерба для качества оценки риска.

Аннотация:

Представлена программно-аппаратная платформа, которая позволяет проводить химические синтезы в автоматическом режиме, включая приготовление реакционных смесей, их нагрев и перемешивание, а также отбор проб с разбавлением после синтеза и отправку на анализ методом высокоэффективной жидкостной хроматографии с последующей автоматической обработкой результатов. Для управления отдельными элементами роботизированной установки создана собственная библиотека ChemBot на языке Python, а для управления всей системой – клиентский веб-сервер; для просмотра состояния установки и хода выполнения синтезов разработан веб-интерфейс. Работа всей платформы по выполнению экспериментов протестирована при выполнении синтезов по альдольной конденсации, где варьировались соотношение реагентов, катализатор и его количество, температура и время синтеза. Написание собственного кода для контроля и управления всей системой стало важным шагом на пути интеграции роботизированной установки и искусственного интеллекта (ИИ), что в перспективе позволит осуществить переход к автономной лаборатории, когда предсказание целевой молекулы и ее синтеза, экспериментальное осуществление и анализ, а также, при необходимости, уточнение или изменение использованной модели будут осуществляться в автоматическом режиме, без вмешательства человека.

Аннотация:

Рассмотрена комплексная технология виртуальной реконструкции Казанского императорского университета XIX – начала XX веков. Описаны технологии 3D-визуализации высокодетализированных моделей объектов университетского пространства, создания многоагентной системы и связанной с этими объектами структурированной базы данных исторических источников, варианты применения технологий погружения в виртуальную среду и геймификации.

Аннотация:

Представлены концепция и архитектура мультиагентной системы, предназначенной для функционирования в роли цифрового ассистента геолога-исследователя. Система нацелена на автоматизацию ключевых этапов научного исследования: от формулировки темы и анализа литературы до выдвижения гипотез и оформления результатов. Описана интеграция системы с платформой GeologyScience.ru, обеспечивающей доступ к разнородным геологическим данным и инструментам анализа, а также подходы к адаптации больших языковых моделей (LLM) для решения специализированных научных задач.

Аннотация:

Статья посвящена рассмотрению методов моделирования эпидемий применительно к COVID-19 и обоснованию путей повышения эффективности управленческих решений с учетом прогнозируемых последствий. В работе приведён обзор методов моделирования для прогнозирования и оценки последствий эпидемиологической обстановки. Научная новизна работы заключается в использовании средств поддержки принятия решений для оперативной оценки ситуации и прогноза ее развития. Для поставленной задачи предлагается использовать мультиагентный подход имитационного моделирования.

Аннотация: Каталоги традиционно являются основой инфраструктур данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) из космоса и обеспечивают информационную поддержку накапливаемых архивов значительного объёма. Для предоставления пользователям информационных услуг и услуг по обработке данных ДЗЗ Центр коллективного пользования регионального спутникового мониторинга окружающей среды ДВО РАН ориентируется на применение методов, технологий и инструментов, развиваемых в рамках европейских инициатив по созданию глобальных инфраструктур ДЗЗ. Ряд проектов последних лет, разрабатываемых или продвигаемых Европейским космическим агентства (ESA) в качестве основы использует сервис-ориентированную платформу среды SSE (Service Support Environment). В данной статье рассматривается ряд средств, применяемых в данных проектах для создания и интеграции каталогов данных ДЗЗ в единую распределённую гетерогенную сеть. Описан опыт применения этих средств в Центре.