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:

Несмотря на широкое использование микросервисной архитектуры в разработке программных систем, в настоящее время не существует формализованного подхода, обеспечивающего согласованное и гарантированное взаимодействие микросервисов на уровне передаваемых данных, что приводит к возникновению интеграционных ошибок и усложняет сопровождение распределенных систем. В работе предложен подход к организации взаимодействия микросервисов на основе онтологического моделирования, обеспечивающего формализацию структур данных и автоматизированную валидацию сообщений. Предложен метод преобразования в онтологических моделей формальных описаний схем данных основанный на спецификации схем GraphQL. Он позволяет автоматизировать процесс валидации данных и снизить количество интеграционных ошибок. Разработана также онтологическая модель, обеспечивающая анализ зависимостей между микросервисами и механизм валидации контрактов сообщений.

Практическая значимость работы заключается в достижении согласованного описания микросервисов, операций и форматов сообщений в результате использования онтологического подхода. Представление онтологии в виде графа позволяет анализировать зависимости между микросервисами и упрощает сопровождение крупных распределенных систем.

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:

Работа посвящена проблеме применения онтологического подхода при построении датасета для оценки и сравнения систем обогащения контекста большой языковой модели с использованием графов знаний в доменной области машиностроительных систем полного жизненного цикла. В доменной области сложно получить необходимое количество текстовых данных с формальной логической структурой для формирования оценочного набора без использования сгенерированных синтетических данных. Для исключения внесения искажений и галлюцинаций при формировании оценочного набора предложено оригинальное решение проблемы дефицита данных за счет извлечения онтологии непосредственно из файлов изделий и сборок, соответствующих стандарту STandard for Exchange of Product model data что потенциально позволяет использовать все данные об изделиях как источник для масштабирования оценочных данных. Целью работы стали создание датасета структурированных текстовых данных в доменной области машиностроительных систем полного жизненного цикла, разработка методики оценки и реализация конвейеров обогащения контекста большой языковой модели с применением и без применения графов знаний для анализа вклада систем с извлечением структуры данных в качество генерируемых ответов. Предложен новый источник оценочных данных, разработана новая методика формирования текстовых оценочных данных с сохранением логической структуры, реализован конвейер для использования сгенерированных оценочных данных. Получены результаты оценки, подтверждающие положительный вклад систем с извлечением структурированных данных в качество генерируемых ответов в доменной области машиностроительных систем полного жизненного цикла.

Аннотация:

В настоящее время разработка онтологических моделей построения границ и их контуров по движущимся объектам в реальном времени или близком к нему является актуальной задачей. В связи с этим в статье приведена онтологическая модель реализации данного процесса. Рассмотрены основные алгоритмы детекции границ объектов на изображении, а также представлены программные коды для их реализации. Отмечено, что для распознавания контуров наиболее лучшим является алгоритм Канни. Вместе с этим определён и его серьезный недостаток, заключающий в том, что при незначительном движении объектов более 50% информации о контурах теряется.

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 проблеме развития библиотеки научных предметных областей SciLibRu, как продолжения семантического описания научных трудов проекта LibMeta. В основе этой библиотеки лежит концептуальная модель данных, структура и семантика которой сформированы на принципах онтологического моделирования. Такой подход обеспечивает строгое описание предметной области, формализацию взаимосвязей между сущностями и возможность дальнейшего автоматизированного анализа данных. Целью настоящего исследования были разработка и экспериментальное применение методов структуризации содержимого научных журналов в формате LaTeX для их интеграции в онтологию библиотеки и обеспечения семантического поиска.

Предложен алгоритм трансляции в формат XML данных, представленных множеством файлов, для интеграции в онтологию библиотеки. Реализован модуль векторного поиска, основанный на вычислении эмбеддингов с использованием языковых моделей. Выявлены закономерности распределения эмбеддингов и факторы, влияющие на точность ранжирования результатов поиска. Проведено тестирование двух названых компонентов.

Разработанный метод составляет основу для автоматического включения содержимого научных журналов в граф знаний SciLibRu и создания обучающих корпусов для языковых моделей, ограниченных рамками научных предметных областей. Полученные результаты способствуют развитию систем навигации по графу знаний журналов, а также рекомендательных механизмов и инструментов интеллектуального поиска по русскоязычным научным текстам.

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: Изучена специфика предметной области "Свойства веществ и материалов", рассматриваемой как "полигон" при отработке подходов к интеграции научных Баз данных. На конкретных примерах показаны возможности онтологического моделирования для интеграции численных данных по свойствам на семантическом уровне. Предложена общая схема онтологии для представления термодинамических свойств данных по свойствам чистых соединений.

Аннотация:

Представлена инновационная методология применения технологий семантического веба для поддержки фундаментальных геологических исследований. Рассмотрена проблема семантической интеграции разнородных геологических данных, характеризующихся масштабом разного уровня и междисциплинарностью. Разработана пятиэтапная методология, включающая анализ предметной области, онтологическое концептуальное моделирование, трансформацию данных в граф знаний, развертывание инфраструктуры распределенного доступа к данным на основе концептуальной модели, а также интеграцию с процедурами обработки и анализа. Практическая апробация проведена на трех кейсах: анализе геохимических данных для оценки уровня загрязнения территории, создании информационной системы о разломах и исследовании динамики береговой зоны водохранилищ. Предложенный онтологический подход обеспечивает соответствие FAIR-принципам и преодоление «семантического барьера» в геологических исследованиях. Показано, что технологии семантического веба позволяют перейти от фрагментированных информационных массивов к целостному семантическому пространству геологических знаний, что открывает новые возможности для генерации комплексных научных гипотез и кросс-дисциплинарных исследований.