Аннотация:

Рассмотрена задача интеграции когнитивного и математического моделирования в исследованиях направлений развития топливно-энергетического комплекса с учетом требований энергетической безопасности. Актуальность работы обусловлена тем, что в существующей двухуровневой технологии исследований переход от результатов качественного анализа с помощью когнитивного моделирования к параметрам математической модели в значительной степени выполняется вручную, что снижает воспроизводимость численных экспериментов и ограничивает эффективность использования накопленных знаний. Цель проведенного исследования состояла в разработке программного компонента, обеспечивающего совместное использование когнитивной и математической моделей в составе Экосистемы знаний в энергетике. Предложен программный компонент, реализованный в составе комплекса ИНТЭК-SAW и обеспечивающий преобразование изменений когнитивной модели в параметры экономико-математической модели, а также обратную интерпретацию результатов расчетов. Разработана технология проведения численного эксперимента, включающая построение семантических (онтологической и когнитивной) моделей, формирование вычислительного сценария, выполнение оптимизационных расчетов и представление результатов, отличающаяся автоматизацией совместного использования онтологических, когнитивных и экономико-математических моделей. Для учета неопределенности предложен численный метод стохастической корректировки параметров на основе когнитивных весов. Работоспособность подхода продемонстрирована на численном эксперименте по исследованию влияния ограничений выбросов CO₂ на топливно-энергетические балансы Сибирского федерального округа. Практическая значимость работы состоит в повышении обоснованности и воспроизводимости исследований развития топливно-энергетического комплекса за счет согласованного использования средств качественного и количественного анализа.

Аннотация:

Представлены некоторые результаты реализации «мягкой» модели обучения геометрии в школах Нижегородской области с опорой на идеи экспериментальной математики, в соответствии с которыми отбирается и разрабатывается содержание учебных материалов, способствующих развитию интеллекта учащихся (открытые задачи по геометрии). Отмечены преимущества перехода от статического взгляда на геометрическую задачу к динамическому, от традиционного изучения геометрии – к экспериментальному при использовании специальных развивающих учебных заданий: открытых исследовательских задач. Особенностью предлагаемых открытых задач по геометрии является то, что они, будучи проекцией традиционных классических задач по геометрии, в то же время, во-первых обеспечивают формирование основных компонентов ментального (когнитивного, понятийного, метакогнитивного, интенционального) опыта ученика и, во-вторых, создают условия для проявления индивидуальных познавательных стилей учащихся. Обогащение метакогнитивного опыта осуществляется с помощью цепочек открытых задач, которые создают условия для формирования умений планировать, прогнозировать и контролировать свою математическую деятельность.

Аннотация:

Статья посвящена проблеме коммуникативной предвзятости систем автоматического распознавания речи при работе с атипичной речью на русском языке. Актуальность исследования обусловлена активным внедрением технологий искусственного интеллекта в социальную сферу и государственное управление в России, что предполагает обеспечение их доступности для различных категорий граждан, включая людей с речевыми нарушениями. Введено понятие коммуникативной предвзятости ASR-моделей как свойства системы в условиях неопределенности (атипичная речь, шум, паузы) принимать решения о заполнении смысловых и акустических лакун на основе собственной обучающей выборки. В эмпирической базы исследования выбран корпус RuAphasiaBank, включающий записи речи пациентов с различными типами афазии (моторной, сенсорной, семантической, сенсомоторной) разной степени тяжести, а также нейротипичных информантов. Для сравнительного анализа были отобраны шесть ASR-моделей, работающих с русским языком: две открытые (GigaAM, T-One) и четыре коммерческие (Yandex SpeechKit, Any2Text, Charla, Speech2Text). Качество распознавания оценено с использованием метрик WER и CER, а также с помощью  анализа соотношения вставок, удалений и замен на уровне слов и символов. Результаты показали, что модели реализуют различные стратегии при столкновении с атипичной речью: «паническое укорачивание» (GigaAM, Yandex SpeechKit), «лексическое сохранение» в ущерб точности (T-One) и «стабильная» стратегия сбалансированных ошибок (Any2Text, Speech2Text, Charla). Лингвистический анализ выявил, что каждая модель порождает специфический искаженный коммуникативный стиль: от разговорной диалогической речи до стиля, ассоциируемого с когнитивными нарушениями или употреблением молодежного сленга. На основе полученных данных моделируются потенциальные риски для социального самочувствия и правовой защищенности пациентов с афазией при использовании голосовых помощников в государственных учреждениях.

Аннотация:

Представлена онтологическая модель системы управления термоэлементом Пельтье. Онтология описывает ее состав, выделяя объекты, процессы преобразования в объектах и атрибуты связей между ними. На основе разработанной онтологической модели спроектирована каскадная система управления, объединяющая ПИД-регулятор, нечетко-цифровой фильтр и экспоненциально усредняющий фильтр, причем ее когнитивное поведение основано на правилах нечеткой логики. Улучшение динамических характеристик переходных процессов системы управления термоэлементом Пельтье достигается за счет применения модели математических и онтологических решений, при этом каскадная система управления обеспечивает снижение амплитуды первой гармоники управляющего сигнала на 12% и сокращает время переходного процесса на 31.9%.

Аннотация:

В условиях цифровой трансформации организаций и роста объемов данных появляется запрос на более прозрачные и объяснимые подходы к оценке сотрудников. Цель проведенного исследования состояла в проектировании и верификации онтологической модели (OWL 2/SHACL), которая интегрирует когнитивные показатели и социологические характеристики работников в единое пространство знаний для поддержки HR (Human Resources)-процессов – процессор управления человеческими ресурсами. Научная новизна работы заключается в разработке единой семантической модели, связывающей данные когнитивных тестов, опросников, контекста труда и показателей результативности; в формулировании компетентностных вопросов, запускающих механизм вывода в графе знаний; и в разработке паттернов для прогнозирования дефицитов компетенций, выявления риска перегрузки/выгорания с контролем этики и недискриминации. Предлагаемый подход опирается на методологии инженерии онтологий – METHONTOLOGY и NeOn, концепции семантического веба и методы психометрики.

Аннотация:

Предложен метод адаптивного управления параметрами скользящего окна больших языковых моделей на основе нечеткого вывода Мамдани с дефаззификацией по быстродействующему методу отношения площадей (MAR-II). Управляющими переменными являются индекс лексического разнообразия (TTR) и средняя длина BPE-токена (ATL), интерпретируемые как измеримые корреляты когнитивной нагрузки текстового фрагмента. Нечеткий регулятор на основе девяти правил вырабатывает шаг скользящего окна (stride) и длину контекста (max_length). Проведено сравнение MAR-II с методом центра тяжести (CoG) на сетке 25 × 25 точек входного пространства (RMSE по stride 99.9 токена, по max_length 147.4 токена). Показано, что MAR-II обеспечивает аддитивность нечеткой модели и устраняет систематические ошибки CoG при времени вычисления одного нечеткого вывода около 35 нс на ПЛИС Xilinx Spartan 3E.

Аннотация:

Исследована когнитивная нагрузка пользователей мультиролевой 3D-платформы. В эксперименте (71 участник: 34 дизайнера, 37 покупателей; 639 наблюдений) объективными метриками и субъективными шкалами выявлены разные профили нагрузки: дизайнеров замедляют формы ввода, покупателей – 3D-контент. На основе 34 проблемных зон сформулированы семь принципов проектирования интерфейса и классификация задач по уровню когнитивной сложности с учетом ролевой специфики. Повторное тестирование (21 участник) подтвердило эффективность: время выполнения задач сократилось на 21–28%, ошибки – на 33–44%, фрустрация – на 25–35%, использование 3D-функций выросло с 40.5% до 90.9%. Разработанная трехкомпонентная модель (таксономический, диагностический, проектный уровни) рекомендована для проектирования аналогичных мультиролевых платформ с 3D-функционалом.

Аннотация:

Изучение взаимодействий между пользователями информационных систем является актуальной задачей в гуманитарных и технических исследованиях. Представлена разработка регрессионной модели, прогнозирующей изменения в выраженности содержательных компонентов текста при воздействии со стороны других людей. В качестве источника данных выступили короткие беседы (триплеты сообщений) между двумя пользователями в социальных сетях. Обучаемая модель разработана для применения в составе когнитивной архитектуры, отображающей модель поведения субъекта в цифровой среде.

Аннотация:

   Статья посвящена исследованию игрового опыта пользователей и формированию когнитивной модели их взаимодействия с новой видеоигрой «Кощейские проделки», находящейся на ранней стадии разработки. Предложенная авторами методология UX-исследования, а также полученные результаты демонстрируют, как качественные данные о восприятии, эмоциях, чувствах, моделях поведения и достижениях игроков помогают оптимизировать процесс создания видеоигр, сделать их не только развлекательными, но и психологически эффективными. Результаты работы имеют практическую ценность для инди-разработчиков, которые, обладая ограниченными ресурсами, стремятся к созданию качественных игровых продуктов. 

Аннотация:

Статья посвящена разработке научно-методического аппарата повышения эффективности защиты цифровых платформ от киберугроз путем создания алгоритмов обработки и детекции с учетом когнитивных особенностей пользователей. Предложена концептуальная модель трехэтапной системы защиты, интегрирующая технические механизмы безопасности с когнитивными моделями принятия решений. Разработан алгоритм эвристической детекции на основе машинного обучения Random Forest с анализом 47 признаков, включающих технические характеристики URL и когнитивно-семантические характеристики контента. Создана методика динамической интеграции четырех источников данных об угрозах, сокращающая время реагирования с 12–14 ч. до 2 ч. Предложен алгоритм рекурсивного анализа цепочек перенаправлений глубиной до десяти уровней для обнаружения замаскированных угроз. Экспериментальная валидация на эмпирической базе объемом около миллиона записей подтвердила точность детекции 87% при обработке ста тысяч записей в час. Разработанные решения обеспечивают соответствие требованиям ГОСТ Р 57580.1–2017 и российского законодательства в области защиты персональных данных.

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:

Предложен нечеткий регулятор вычисления параметров скользящего окна для подготовки обучающих данных больших языковых моделей. Традиционный подход задает параметры «шаг окна» и «длина контекста» фиксированными константами, одинаковыми для всего текста, и не учитывает такие лингвистические характеристики отдельных фрагментов, как насыщенный научный текст и монотонный повторяющийся текст. Предлагаемый метод использует два автоматически вычисляемых признака фрагмента – лексическое разнообразие и среднюю длину BPE-токена. На основе алгоритма Мамдани с базой из 9 нечетко-логических правил и дефаззификацией методом центра тяжести нечеткий регулятор адаптивно вычисляет значения параметров «шаг окна» и «длина контекста» для каждого фрагмента. Предложенный подход имеет когнитивную интерпретацию, поскольку воспроизводит механизм адаптивного внимания человека при чтении, например, сложные фрагменты обрабатываются более внимательно при малом размере шага.

Аннотация: Проведено исследование эмоций в различных аспектах: философском, психологическом и нейрофизиологическом; с их учетом описана созданная когнитив-ная архитектура. На основе «куба эмоций» Левхайма, «колеса эмоций» Плутчика, «теории аффектов» Томкинса и модели мышления Мински охарактеризовано использование эмоций как факторов влияния на вычислительный процесс компьютера. Указаны также возможности использования эмоций в интеллектуальных вопросно-ответных системах.

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:

Представлена онтологическая модель распознавания жестов рук оператора, основанная на методе скелетизации кистей рук библиотеки MediaPipe Hands и авторском способе когнитивной трансформации состояний пальцев по ключевым точкам скелетизации в бинарный код с последующей его конвертацией в цифровой сигнал управления. Модель системы включает этапы предобработки видеокадра, скелетизации кисти, анализа координат ключевых точек, бинарного кодирования состояний пальцев и формирования итогового десятичного управляющего сигнала. Улучшение технических и методологических характеристик системы достигается за счет явного задания причинно-следственных связей между объектами и процессами в онтологии, а также применения четких правил бинарного кодирования. Разработанный интерфейс распознавания жестов обеспечивает точность 98% в нормальных условиях и не ниже 94% в условиях шума и низкой освещенности (50 лм и менее люкс) при среднем времени отклика 0.5 с, превосходя базовые методы на основе известных библиотек OpenCV и TensorFlow.

Аннотация:

Объектом проведенного исследования является эмоциональная оценка искусственного интеллекта. В качестве системы реализации эмоциональной оценки выбрана система обучения с подкреплением. В результате симуляции построенной модели получены графики, показывающие активность структур мозга, участвующих в процессе их воздействия друг на друга. В ходе настройки системы удалось добиться четырех вспышек активности на таламусе вместо ожидаемых пяти.

Аннотация:

Проведен комплексный анализ применения технологий виртуальной реальности (VR) в системе медицинского образования с особым акцентом на область акушерства и гинекологии. Рассмотрены педагогические основания внедрения VR (конструктивизм, теория опытного обучения Д. Колба, теория когнитивной нагрузки), современные технологические платформы различных уровней иммерсивности, а также география и практика внедрения VR-технологий в ведущих медицинских вузах России и мира. Особое внимание уделено специализированным VR-симуляторам для отработки родовспоможения, неотложных акушерских состояний и малоинвазивных гинекологических вмешательств.

Представлены результаты рандомизированных контролируемых исследований, подтверждающих эффективность VR-тренингов в формировании психомоторных навыков, клинического мышления и командного взаимодействия. Проанализированы основные барьеры внедрения VR: финансовые, технические, кадровые, а также специфические проблемы киберболезни и этические вызовы. Рассмотрены организационные подходы к расширению применения VR: модели коллективного использования оборудования, формирование репозиториев верифицированного образовательного контента, интеграция с системами управления обучением. Обоснован потенциал конвергенции VR с искусственным интеллектом для создания адаптивных персонализированных образовательных сред.