Клонирование поведения позволяет создавать модели, способные принимать решения так же, как это делает человек. Хотя различные модели успешно предсказывают действия человека в играх, их способность имитировать отдельных игроков снижается при изменении вариантов игры.

В работе исследованы стратегия доменной адаптации и персонализации на примере шахмат Фишера со случайной расстановкой фигур. На базе шахматной модели Maia, протестировано несколько стратегий дообучения. Установлены три ключевых закономерности: старые записи игрока не оказывают влияния; каждая новая запись крайне эффективна; доменная адаптация и персонализация дополняют друг друга – их сочетание дает лучший результат.

Предложен и экспериментально верифицирован воспроизводимый гибридный подход к обучению автономного управления роботизированным устройством, реализованный на общедоступном инструментарии без специализированного вычислительного оборудования. Подход сочетает обучение на основе демонстраций оператора, обучение с подкреплением, учебный план и доменную рандомизацию в единой последовательной схеме. На основе сравнительного анализа пяти прототипов, представляющих ключевые классы архитектурных решений, выявлены применимые подходы для ресурсно-ограниченных условий. Три контролируемых эксперимента в Unity ML-Agents показали превосходство гибридной комбинации в сравнении с изолированными подходами по скорости обучения и устойчивости к изменениям среды. Обозначены ограничения, связанные с катастрофическим забыванием, и выявлены перспективы интеграции больших языковых моделей для генерации синтетических обучающих данных.

В видеоиграх с открытым миром классические инструменты драматургического анализа – трехактная структура, кривая Фрейтага, путь героя – перестают описывать реальный игровой опыт: игрок получает свободу выбора последовательности прохождения модульного контента, что делает невозможным авторский контроль темпоритма. В работе введена концепция storytelling literacy – компетенция игрока, включающая распознавание эмоциональной тональности контента, осознанное конструирование пейсинга и нарративное фреймирование собственной игровой траектории. На основе формальной модели нарративного состояния игрока – адаптации аппарата сюжетных объектов, фаз, граней и пороговых состояний – предложена архитектура ИТ-системы поддержки нарратива, ориентированного на игрока. Система включает движок нарративного состояния (feedback loop между телеметрией действий и контентной подсистемой), инструменты визуализации траектории для игрока, инструменты анализа нарративного покрытия для дизайнера и модуль адаптивной генерации контента на основе больших языковых моделей.

Рассмотрена проблема визуального представления темпоральных и вероятностных элементов в инструментах формального моделирования игровых механик. На основе анализа существующих систем визуального моделирования – Machinations, сетей Петри, диаграмм состояний UML и UPPAAL – выявлены их ключевые ограничения при описании сложных игровых сценариев. Предложен подход к визуализации темпоральных операторов и вероятностных конструкций в инструменте Tula, разработанном авторами. Описан набор визуальных примитивов, обеспечивающих двунаправленное соответствие между визуальным представлением и формальной спецификацией на языке геймплея. Приведены примеры визуального моделирования типовых игровых сценариев с элементами временных задержек, условных вероятностей и многопользовательских взаимодействий. Показана возможность автоматической трансформации визуальных моделей в формальные спецификации, пригодные для верификации средствами PRISM и UPPAAL. Проведён сравнительный анализ выразительных возможностей Tula и систем-предшественников, показавший, что Tula является единственной из рассмотренных систем, одновременно обеспечивающей формальную верифицируемую семантику, встроенную поддержку темпоральных операторов (X, G, F, U) и произвольных вероятностных распределений, а также визуальную нотацию, организованную вокруг ресурсных потоков и игровых событий. Предложенный в Tula принцип двухуровневой спецификации с двунаправленной трансформацией замыкает цикл «дизайн → формализация → верификация → корректировка», снижая порог входа в формальные методы для практиков без потери верификационной полноты. Это позволяет рассматривать Tula как промежуточный слой между итеративным геймдизайном и промышленными верификаторами.

Статья посвящена проблеме проектирования безнасильственной боевой системы для детской ролевой игры. В ней представлены результаты исследования, целью которого была получить эмпирические данные для определения баланса между механиками тактического контроля и силового воздействия.

Научная новизна исследования состоит в эмпирическом выявлении структуры восприятия детьми 6–12 лет различных типов игровых механик: тактических (опосредованное воздействие на врага), тактико-силовых (обезвреживание без прямого урона) и силовых (нанесение прямого урона). На основе сочетания методов карточной сортировки и ассоциативного анализа построена матрица сходства механик, отражающая их категоризацию в детском сознании, выявлены устойчивые эмоциональные реакции и ассоциации детей относительно ключевых элементов боевой системы (лед – контроль, ветер – юмор, электричество – изобретательность, огонь – опасность и пр.).

Выделены три кластера механик («Пропуск хода», «Ослабление и ограничение», «Чистый урон») и составлен рейтинг предпочтений, в котором тактические механики заняли лидирующие позиции, тогда как силовые механики оказались не приоритетными и были охарактеризованы детьми как «скучные». Таким образом, выдвинутая гипотеза относительно предпочтений детской аудитории полностью подтверждена: ядро безопасной боевой системы должны составлять безнасильственные тактические механики (70–80%), обеспечивающие интеллектуальную вовлеченность, в сочетании с тактико-силовыми механиками, направленными на эмоциональную разрядку.

Практическая значимость исследования определяется возможностью применения сформированных рекомендаций при проектировании детских видеоигр, а также при адаптации предложенной методологии для аналогичных исследований.

Предложен практический подход к формированию специализированного корпуса игровых сценариев на основе сочетания ручной разметки и полуавтоматического парсинга исходных текстов. Метод объединяет графический редактор для экспертной разметки, модульный парсер, выполняющий первичную структуризацию исходных текстов на основе формальных правил и эвристик, а также визуализацию связей между сценами. Такое сочетание обеспечивает итеративный цикл экспертной валидации, необходимый для получения корректного и воспроизводимого корпуса.

Представлен алгоритм 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. Алгоритм оптимизирован с применением асинхронных вычислений, динамической активации камер и ускоренных алгоритмов. Выполнено тестирование системы при различных уровнях нагрузки, сделаны выводы об условиях, оптимальных для работы алгоритма. 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.

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.

Статья посвящена разработке и экспериментальной верификации модульной архитектуры пользовательского интерфейса для игровых проектов на движке Unreal Engine. В ходе исследования выявлены типовые антипаттерны проектирования UI (монолитные виджет-структуры, жесткие ссылки, пренебрежение абстракцией, платформенная зависимость) и проведен анализ существующих архитектурных подходов (Data-Driven UI, MVC, MVVM), показавший их ограничения. Предложена архитектура, интегрирующая фреймворк Common UI, механизм асинхронной загрузки с мягкими ссылками (Soft References), систему тегов Gameplay Tags и реестр данных для динамической генерации меню настроек. Архитектура реализована в виде плагина AdvancedGameUserInterface. Его экспериментальная апробация с участием 12 разработчиков и 5 дизайнеров интерфейсов подтвердила эффективность предложенного решения по трем ключевым метрикам: сопровождаемость, производительность и масштабируемость. Сформулированы практические рекомендации по применению разработанной архитектуры в зависимости от масштаба игрового проекта. Полученные результаты могут быть использованы разработчиками для повышения качества и снижения затрат на сопровождение пользовательских интерфейсов в игровых проектах на Unreal Engine.

Статья посвящена разработке и оценке комплекса инструментов для оптимизации работы геймдизайнера с нарративным контентом и дизайном инди-RPG на движке Godot. Актуальность проведенного исследования обусловлена ростом числа независимых студий, работающих с Godot и аналогичными игровыми движками, что требует создания специализированных средств, компенсирующих отсутствие в них готовых решений для разработки RPG: построения диалоговых систем, проектирования пошаговых боев, управления катсценами и реализации комплексного пользовательского интерфейса.

На основе архитектурного анализа референсной игры Persona 5 Royal спроектирован инструментарий, обеспечивающий оптимизацию работы геймдизайнера и снижение его зависимости от программиста. Методологически исследование опиралось на выделение состояний игрока, независимых модулей и зон профессиональной ответственности, что позволило разработать пять инструментов. Оценка их эффективности проведена с участием 12 начинающих геймдизайнеров, включала замеры времени выполнения заданий, интервью и экспертное ранжирование.

Полученные результаты показали, что инструменты, не имеющие аналогов в Godot («Боевые сегменты», «Комплексный пользовательский интерфейс», «Диалоговая система»), получили высокие экспертные оценки; инструмент «Интерактивные объекты локаций», имеющий аналог в Godot, сократил время выполнения работ в среднем на 65.5%, а инструмент «Команды игровому окружению» не продемонстрировал эффективности и требует доработки.

Практическая значимость результатов состоит в создании готового к внедрению инструментария, позволяющего инди-командам сокращать время разработки RPG и повышать автономность их геймдизайнеров.

Рассмотрен подход к разработке интеллектуальной системы управления освещенностью рабочего пространства, корректирующей интенсивность света на основе анализа когнитивного состояния пользователя. Адаптация освещения осуществляется в реальном времени с использованием данных нейроинтерфейса BrainBit EEG Waves для регистрации электроэнцефалографии (ЭЭГ). С помощью спектрального анализа ЭЭГ устанавливаются показатели концентрации внимания и эмоционального расслабления, которые используются как управляющие параметры для умной лампы. В качестве умной выбрана лампа Yeelight LED Bulb W3. Управление освещением осуществляется локально, по протоколу LAN Control без передачи данных в облачные сервисы. Экспериментальные исследования подтвердили работоспособность системы, низкую задержку реакции и повышение субъективного комфорта пользователя. Разработанная система может быть использована для повышения эффективности образовательного процесса студентов.

Изучены возможности среды имитационного моделирования SimInTech для создания программного комплекса, пригодного для выявления зависимостей между параметрами системы автоматического управления (САУ) и показателями качества ее работы. Рассмотрены инструменты выбранной среды, на основе которых разработана совокупность образовательных моделей. Показаны результаты работы созданного учебного комплекса на примере решения задачи коррекции линейной непрерывной системы автоматического управления с отрицательной обратной связью при использовании пропорционально-интегрально-дифференциального (ПИД)-регулятора, входящего в САУ последовательно, задачи адаптивного управления линейной непрерывной системы с явно заданной эталонной моделью и задачи многомерного сканирования с целью выяснения закономерностей выбранной системы.

Представлены результаты исследований параллельных приложений для гетерогенных архитектур с использованием стандарта SYCL и его реализации DPC++, а также технологии OpenMP, разработанные студентами кафедры прикладной математики и искусственного интеллекта (ПМИИ) ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ» в ходе выполнения научно-исследовательских работ. В качестве прикладной задачи рассмотрен поиск кратчайших путей в графах различной размерности с использованием алгоритмов Беллмана-Форда и дельта-шага.

Алгоритм Беллмана – Форда легко поддается распараллеливанию и продемонстрировал отличную масштабируемость. Для алгоритма дельта-шага, напротив, использование GPU не дало заметного ускорения из-за сложности согласования памяти и необходимости многократного копирования данных между устройствами.

Тестирование проводилось с использованием следующих аппаратных средств: центральный процессор Intel Core i5-12400F (6 ядер, 12 потоков), графический процессор NVIDIA GeForce GTX1660 (1408 CUDA-ядер). Результаты тестирования показывают, что даже в рамках одной вычислительной задачи различные реализации могут демонстрировать разное поведение при изменении параметров задачи. Это подтверждает важность предварительного анализа и тестирования при выборе аппаратно-программной архитектуры для задач, требующих высокой производительности.

Разработанный комплекс программ визуализирует зависимость ускорения параллельных реализаций алгоритма от числа вершин в графе при различных параметрах метода и успешно используется в учебно-научном процессе кафедры ПМИИ ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ».

Представлена отечественная веб-платформа ООО «Лабораториум» для проведения лабораторных работ на реальном экспериментальном оборудовании в дистанционном формате. Доступ к стенду реализован через стандартный браузер в рамках управляемых сеансов: обучающийся наблюдает за состоянием установки по видеопотоку, выполняет управляющие воздействия и автоматически формирует электронный протокол результатов. Преподаватель получает набор инструментов для назначения работ, планирования общей очереди доступа и проверки результатов на основе детальных журналов сеансов. Рассмотрены типовые сценарии использования платформы – как внутри отдельной образовательной организации, так и в сетевом межвузовском взаимодействии. Платформа проходит апробацию на кафедре общей физики и ядерного синтеза НИУ «МЭИ»; предварительные результаты оценены как положительные.

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.

При авторегрессионной генерации текста языковыми моделями (LLM) выбор следующего токена выполняется функцией Softmax с фиксированным коэффициентом декодирования, равным единице и одинаковым для всех шагов генерации и типов текста. Такой подход не учитывает динамически изменяющиеся лингвистические характеристики формируемого контекста. Например, текст с высоким лексическим разнообразием нуждается в высокой избирательности: значение коэффициента декодирования должно быть малым. Монотонный повторяющийся контекст требует сглаживания распределения: значение коэффициента декодирования должно быть большим.

Предложен нечеткий регулятор вычисления коэффициента избирательности декодирования, построенный с использованием двух лингвистических признаков, а именно лексического разнообразия сформированного контекста и энтропии Шеннона распределения вероятностей на предшествующем шаге. Нечеткий регулятор реализован на алгоритме Мамдани с базой из девяти нечетко-логических правил и дефаззификатором на основе метода центра тяжести. Эффективность предложенного подхода заключается в том, что для терминологически насыщенного текста нечеткий регулятор снижает энтропию Шеннона распределения вероятностей более чем в 20 раз по сравнению со стандартным подходом.

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.

Предложен новый подход к анализу ограничений контента в Интернете. В основу положен принцип доступности альтернативной точки зрения в выдаче поисковых систем и больших языковых моделей. Методика подсчета предполагает составление с помощью технологий искусственного интеллекта (ИИ) списка из 11 вопросов, ответы на которые предполагают полярно противоположные мнения в зависимости от страны. Эти ответы оцениваются технологиями ИИ в ходе сравнения с правительственной точкой зрения. Применяемая методология анализа оценивает семантическую близость текстов с использованием архитектуры нейронных сетей. В выдаче поисковых систем рассчитывается количество ответов на эти вопросы с преобладанием проправительственной точки зрения и доля ответов, в которых подробно изложена альтернативная точка зрения. Различие между этими показателями предложено рассматривать как индекс интернет-цензуры. Так как интернет-поиск все чаще производится с использованием чат-ботов наиболее известных больших языковых моделей, оценка уровня ограничений приведена и для этих моделей. Сравнение показало, что соответствие ответов национальной поисковой системы Baidu в Китае наиболее близко правительственной точке зрения, а уровень ограничений в США выше, чем в России. Эффективность ограничений контента интернета в США объясняется иным механизмом, при котором материалам с альтернативным мнением ограничивают доступ к популярным информационным площадкам. Ограничения в чат-ботах намного сильнее, чем в выдачах интернет-поисковиков.

Разработан метод интегральной оценки когнитивной работоспособности летного и диспетчерского состава гражданской авиации, основанный на количественной формализации восьми ключевых когнитивных функций: внимания, оперативной памяти, темпа психических процессов, пространственных способностей, логического мышления, счетно-математических способностей, точности управляющих движений и эмоциональной устойчивости. Для определения весовых коэффициентов, отражающих относительный вклад каждой функции в интегральный показатель, применен метод анализа иерархий Т. Саати. Сформирована экспертная группа из семи специалистов трех профессиональных страт (действующие пилоты с налетом свыше 1000 ч, научные сотрудники в области авиационной психофизиологии, психологи врачебно-летной экспертной комиссии). Проверка согласованности индивидуальных экспертных оценок осуществлена через расчет отношения согласованности, все значения которого не превысили пороговый уровень 0.10. Согласованность мнений всей экспертной группы подтверждена коэффициентом конкордации Кендалла (W = 0.682) с высоким уровнем статистической значимости. На основе агрегации экспертных суждений методом среднегеометрического усреднения рассчитаны итоговые весовые коэффициенты, что позволило сформировать функциональную зависимость интегрального показателя когнитивной работоспособности. Полученные результаты демонстрируют доминирующую роль внимания и эмоциональной устойчивости в структуре профессиональной надежности авиационного персонала. Разработанный метод создает методологический базис для объективизации процедур профессионального отбора, текущего мониторинга состояния когнитивной работоспособности экипажей и принятия решений о допуске к выполнению полетных заданий.

Проектирование учебных планов в условиях динамики образовательных стандартов смещается от статичного набора дисциплин к системному моделированию. Этот подход должен учитывать многоуровневые взаимосвязи и логику формирования сквозных компетенций. Целью исследования являются создание и апробация методического инструментария для анализа образовательных программ вузов на основе методов сетевого анализа. Учебный план формализован в виде неориентированного графа, где вершинами выступают дисциплины, а ребрами – связи через общие компетенции. В работе применен многоаспектный сетевой анализ, включающий расчет мер центральности: степени связности, посредничества, близости к другим узлам, степени влиятельности – и ключевых топологических метрик: плотности, модулярности, диаметра и коэффициента кластеризации. Эмпирическую базу составили данные учебных планов трех вузов города Омска. Проведенный анализ выявил существенные структурно-топологические различия в архитектуре образовательных программ, обусловленные их ведомственной принадлежностью и целевыми моделями подготовки. Сетевые метрики позволяют количественно оценить междисциплинарную связность и модульность программ, что недоступно для традиционных подходов. Полученные результаты подтверждают высокий диагностический потенциал сетевого анализа для обоснованной оптимизации учебных планов и верификации соответствия профессиональным компетенциям.

Представлен метод извлечения главных результатов и формул из текстов математических научных статей на основе большой языковой модели DeepSeek. Разработанный метод состоит из следующих шагов: формирование базы аннотаций статей, выделение из них формулировок главных результатов, поиск этих результатов в основном тексте, извлечение в найденных фрагментах ключевых формул с переводом в LaTeX.

 Получены оценки построенного решения по метрикам точности, полноты и F-меры. Средние значения F-меры по тестовой коллекции математических статей для основных результатов и связанных с ними формул равны соответственно 0.93459 и 0.9294.

В качестве способа хранения полученных главных результатов и формул предложена система управления базами данных MySQL, приведено описание соответствующей структуры базы данных.

Рассмотрены особенности и методика применения генеративно-состязательных нейронных сетей (Generative adversarial networks, GAN) для синтеза ионограмм радиозондирования ионосферы в контексте построения статистической модели ионосферы. Предложена специфика наклонного радиозондирования ионосферы, показаны природа данных и их физический смысл. Данные представляют собой конфигурации сеансов радиозондирования, характеристики среды и ионограммы. Описана методика предобработки исходных данных для формирования обучающего корпуса. Приведена общая организация условных GAN, используемых в задачах генерации изображений. Рассмотрены ключевые модификации этого устройства применительно к синтезу ионограмм и схематично продемонстрирована архитектура. Выделены особенности выбора функции потерь, обусловленные знаниями о физическом смысле ионограммы. Как следствие, сформирована составная функция потерь, сочетающая ответ дискриминатора и эвристику. Приведены примеры полученных результатов. Обсуждены проблемы текущей реализации и поставлены задачи дальнейших исследований.