SCI Библиотека

В статье рассмотрены процессы импортозамещения, которые представляют собой тип экономической стратегии и аграрой политики государства, направленный на защиту внутреннего сельскохозяйственного производителя путем замещения импортируемых продовольственных товаров и сырья товарами национального производства. Сама по себе стратегия импортозамещения опирается на развитие всего сельскохозяйственного производства, повышение качества производимой продукции, технологий применяемых на предприятиях АПК, развитие инноваций, в условиях цифровизации. И это особенно актуально для страны, уровень производственных отраслей которой отстает от уровня государств, с которыми она взаимодействует. Исследованием установлено, что тема импортозамещения наиболее актуальна в настоящее время в связи с западными санкциями против России. Поэтому итогом новой экономической политики в этих сложных условиях должно стать именно импортозамещение, которое позволит в значительной степени минимизировать негативный эффект от антироссийских санкций. Цель данной работы сводится к изучению и внедрению в практику стратегии импортозамещения, предполагающей постепенный переход от производства сельскохозяйственной продукции к наукоемкой и высокотехнологичной продукции аграрного сектора страны, путем повышения уровня развития производства и технологий. И это особенно актуально для страны, уровень производственных отраслей которой отстает от уровня государств, с которыми она взаимодействует.

В современных условиях усилилась конкуренция на глобальных и региональных рынках, а также беспрецедентное санкционное давление коллективного Запада на российскую экономику. За последний год несколько снизилась продовольственная безопасность России. В этих условиях ключевую роль в функционировании сельского хозяйства, его устойчивом развитии играет цифровая трансформация аграрной сферы, цифровизация производственных и бизнес-процессов. Анализ национального и международного опыта применения эффективных цифровых технологий в сельском хозяйстве позволяет выделить основные из них: точное земледелие, беспилотные летательные аппараты, беспилотные транспортные средства, облачные сервисы и технологии, большие данные, цифровые платформы и др. Значительная роль в этом отводится государственной поддержке со стороны органов системы государственного управления всех уровней Российской Федерации, а также международным организациям, прежде всего Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (ФАО). Вместе с тем внедрение современных цифровых технологий в отечественный аграрный сектор существенно сдерживают некоторые объективные и субъективные факторы: низкая IT-грамотность и информированность о современных технологиях работников аграрной сферы, кадровый дефицит в аграрном секторе экономики. трудности с получением субсидий на приобретение и внедрение цифровых технологий и другие. Это требует устранения или минимизации влияния данных негативных факторов, активизации деятельности хозяйствующих субъектов и государственных органов по внедрению современных цифровых технологий в организации сельского хозяйства.

В последние несколько лет искусственный интеллект (ИИ) стал одной из немногих прорывных технологией для человечества и общества, обладающий значительным потенциалом и силой для внесения глобальных корректив. Данное исследование посвящено изучению развития ИИ в качестве инструмента для перехода к новому индустриальному обществу, характеризующемуся увеличением автоматизации, повышением производительности и совершенствованием процессов принятия локальных и глобальных решений. В начале работы рассматривается исторический контекст развития ИИ, в котором выделяются ключевые вехи и достижения, определившие современное состояние этой области. Данная работа затрагивает этические и социальные аспекты развития ИИ, рассматривая потенциальные проблемы. Развитие искусственного интеллекта открывает перед нами широкий спектр возможностей, однако, в то же время, вызывает озабоченность по поводу потенциальных опасностей, которые могут возникнуть в результате его применения. Текущая работа также рассматривает теоретические фундаментальные отличия условного ИИ(А) от ИИ(Б), где буквенным идентификатором является не тип или модель ИИ, а подход к разработке искусственного интеллекта. С учетом аналитического исследования в работе авторами предлагается: разработать систему этических принципов для управления и развития искусственного интеллекта; создать проверочные листы и отчетность для управления искусственным интеллектом для организаций, использующих ИИ в производстве для ежеквартального отслеживания изменений кода ИИ и его поведения; отказаться от использования зарубежных ИИ в критически важной инфраструктуре и производстве; создать форму отчетности для компаний-разработчиков ИИ, в которой компании смогут указывать массивы данных, на которых ИИ проходил обучение; создать список информации, которая не должна быть обработана искусственным интеллектом в момент обучения; разработать систему лицензирования и аккредитации ИИ путем тестирования и проверки реакций на внешнее воздействие. Данные предложения направлены на формулирование этических принципов, создание регулирующих структур и повышение прозрачности и подотчетности в системах искусственного интеллекта.

Основное предложение заключается в интеграции информации о нейросетях в образовательный процесс через разработку специализированных учебных пособий, программ обучения и курсов повышения квалификации, направленных на обучение использованию нейронных сетей. Нейросети в данной работе рассматриваются сквозь призму не промышленного интеллекта, а интеллектуального производства. Международный опыт коммерциализации искусственного интеллекта подчеркивает успешность данной практики за рубежом, в то время как все российские аналоги представлены бесплатно. Данное явление объясняется недостаточным уровнем обученности искусственного интеллекта, а также ограниченностью имеющихся баз данных. Для дальнейшего коммерциализирования российских разработок в области искусственного интеллекта был проведен функционально-стоимостной анализ зарубежных аналогов. Он показал, что гораздо выгоднее внедрить нейронную сеть в бизнес-процесс, чем нанимать больше работников, особенно в сфере дизайна или создания иллюстраций и изображений. Достаточно иметь квалифицированных работников, которые владеют навыком использования нейронных сетей. Также эффективно вводить нейронные сети в сектор обслуживания. Перспективным направлением нейросети является развитие в качестве бота-ответчика, поскольку люди воспринимают «более человеческие» ответы лучше. Как теоретическое, так и практическое исследование подтверждает значительное влияние нейронных сетей на ноономику, показывая, что приближается качественный сдвиг в развитии технологий, которые будут составлять основу материального производства в ноономике. Рассматривая технологию нейронных сетей в качестве продукта симулятивных и несимулятивных потребностей, был сделан следующий вывод: несмотря на то, что нейросети чаще всего на данный момент удовлетворяют симулятивные потребности, являясь развлечением для людей, они вполне могут удовлетворять и несимулятивые потребности. Солидаризм – черта ноономики, подразумаевает единство цели и путей совместной деятельности. Концепция шеринговой экономики схожа с одной из ступеней, которая ведет нас к установлению ноообщества. Платная подписка соответствует принципам «экономики по потребностям»: обмену знаний ради выгоды, возможности потребителя стать поставщиком, коллективизма, экономии на ресурсах. Исследование включает анализ влияния искусственного интеллекта на современное творчество и подчеркивает, что нейронные сети не обладают способностью к творчеству из-за отсутствия самомотивации. Вместе с тем они способны оптимизировать творческий процесс, обеспечивая быстрое создание визуализаций, обобщение и систематизацию информации и поиск новых идей. Одним из центральных этических вопросов, связанных с нейронными сетями, является угроза кибербезопасности. Анализируя текущее законодательство и законодательные инициативы, предлагается развивать законодательную базу с учетом зарубежного опыта, чтобы избегать повторения ошибок других стран. Рекомендуется ввести такие механизмы регулирования, как «добросовестное использование», вместо полного запрета использования дипфейков. Таким образом, настоящее исследование подчеркивает, что нейронные сети находятся на начальном этапе своего развития и представляют собой один из ключевых факторов в становлении интеллектуальной экономики. Развитие и внедрение искусственного интеллекта открывает перед человечеством новые перспективы и приближает общество к эпохе ноономики.

Цель исследования - выявить модели и алгоритмы обработки текстовой информации, связанные с модальной коррекцией схем интенциональных отношений в разноструктурных языках на основе технологии Text Mining. Рост потоков разнородной текстовой информации в Интернете, состоящей из сложноорганизованных документов, ставит перед аналитиками проблемы, связанные с дифференцированным извлечением знаний (в интеллектуальном анализе разнородной текстовой информации используется технология Text Mining). В статье предложен подход к анализу информации модальной коррекции схем интенциональных смысловых отношений (ИСО) в разноструктурных языках на основе методов компьютерной лингвистики и Text Mining. При помощи библиотеки Language Resources проведен анализ русских и чувашских корпусов в БД Datastores (перенос информации на основе анализа проблем интеграции и совместимости данных с различными типами документов из разных источников). На основе предложенного концептуального подхода осуществляется кластеризация (кластеров документов, текстового корпуса). Научная новизна исследования состоит в разработке комплекса моделей и алгоритмов для анализа интенциональных отношений в разноструктурных языках - русском и чувашском, обеспечивающих точность и полноту в извлечении информации в поисковых запросах. Акцентируется внимание на контенте лингвистических ресурсов, проводится классификация лингвистических ресурсов по классам-модусам ИСО, определяется подход к формализации лексико-синтаксических шаблонов, на их основе решается задача построения таксономии концепта ИСО. В результате исследования установлено, что предлагаемый метод эффективен для решения задач интеллектуального анализа текстов и интерпретации его результатов.

В данной статье рассматриваются перспективы применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации технологических процессов в производстве. Целью исследования является анализ возможностей и ограничений использования ИИ в промышленности, а также выявление наиболее перспективных направлений его внедрения. В качестве материалов и методов исследования использовались обзор научной литературы по теме, анализ существующих примеров применения ИИ в производстве, а также экспертные интервью со специалистами в области ИИ и промышленного производства. Был проведен систематический поиск релевантных научных публикаций в базах данных Scopus, Web of Science и Google Scholar за период с 2010 по 2023 год. Ключевыми словами для поиска были «искусственный интеллект», «машинное обучение», «оптимизация производства», «промышленность 4.0» и др. Из найденных 2347 публикаций после анализа аннотаций было отобрано 156 наиболее релевантных работ для детального изучения. Кроме того, было проведено 12 глубинных интервью с экспертами длительностью от 40 до 90 минут. Результаты исследования показали, что применение ИИ позволяет значительно повысить эффективность производственных процессов. Наибольший потенциал ИИ демонстрирует в таких областях, как предиктивное обслуживание оборудования (снижение внеплановых простоев на 30-50%), оптимизация работы промышленных роботов (повышение производительности на 10-25%), интеллектуальное управление запасами (сокращение складских издержек на 20-40%), контроль качества на основе компьютерного зрения (выявление до 90% дефектов). Однако для успешного внедрения ИИ необходимо преодолеть ряд барьеров, в числе которых недостаток качественных данных для обучения моделей, дефицит квалифицированных кадров на стыке ИИ и производства, высокая стоимость решений и интеграции. В среднем внедрение комплексных систем ИИ на производстве занимает от 1 до 3 лет и окупается за 2-5 лет

В обзорной статье рассматривается мемристор как один из основных элементов нейроморфного вычисления, в частности будущего искусственного интеллекта. Рассмотрена архитектура кроссбарного включения мемристора в искусственную нейронную сеть. Описываются величины, которыми характеризуются основные свойства мемристоров всех типов. Анализируются мемристоры на основе различных активных слоев. Особое внимание уделяется мемристорам на основе двумерных материалов планарной и вертикальной архитектуры. Обсуждаются физические механизмы резистивного переключения, на которых основаны принципы работы мемристоров. В конце статьи перечисляются основные достоинства и недостатки по сравнению с существующими элементами памяти, используемыми в классических компьютерах.

В данной статье рассматриваются перспективы и вызовы международной электронной торговли хлебобулочными изделиями в условиях глобальных изменений. Введение содержит обзор текущего состояния и тенденций развития электронной торговли в хлебопекарной отрасли, подчеркивая ее значимость для производителей и потребителей хлебобулочных изделий. Согласно данным Statista, объем мирового рынка электронной торговли продуктами питания и напитками в 2020 году составил 168 млрд долларов США, и ожидается, что к 2024 году он достигнет 381 млрд долларов. Материалы и методы включают анализ статистических данных, отчетов отраслевых организаций и научных публикаций, посвященных развитию электронной коммерции в хлебопекарной индустрии. Применяются методы сравнительного анализа, синтеза информации и прогнозирования. Результаты исследования показывают, что основными перспективами для онлайн-торговли хлебом и выпечкой являются: рост спроса на доставку свежей продукции, расширение ассортимента за счет специализированных и функциональных продуктов, персонализация предложений, использование инновационной упаковки. Среди ключевых вызовов выделяются: необходимость обеспечения быстрой и качественной доставки скоропортящейся продукции, поддержание свежести и потребительских свойств товаров, обеспечение безопасности пищевой продукции, адаптация к различным требованиям национальных рынков.

АКТУАЛЬНОСТЬ. Значимость внедрения передовых технологий, таких как Интернет вещей (IoT), машинное обучение и искусственный интеллект, в современных условиях повышения требований к надежности и эффективности систем ресурсоснабжения становится всё более очевидной. Способность этих технологий к сбору, обработке и анализу данных в реальном времени открывает новые перспективы для оптимизации работы и предотвращения аварий.

ЦЕЛЬ. Исследование направлено на анализ современных методов и технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, применяемых в технических системах, с акцентом на возможности IoT для создания эффективной информационной системы. Эта система предназначена для дальнейшего использования в разработке и обучении моделей, способных к прогнозированию аварий и оптимизации распределения ресурсов.

МЕТОДЫ. В рамках работы был проведен глубокий анализ литературных источников, посвященных применению сверточных и рекуррентных нейронных сетей, алгоритмов градиентного бустинга, моделей многослойного персептрона, методов опорных векторов и K-ближайших соседей в контексте систем водоснабжения. Особое внимание уделялось изучению интеграции технологий IoT для сбора данных, передаваемых через датчики посредством сетей LoRaWAN и базовых станций операторов сотовой связи.

РЕЗУЛЬТАТЫ. В результате исследования было подтверждено, что использование передовых методов искусственного интеллекта в сочетании с технологиями Интернета вещей значительно повышает точность прогнозирования аварий и эффективность управления системами водоснабжения. В статье определена важность создания надежной информационной системы, способной собирать и анализировать большие объемы данных в реальном времени, что является критическим фактором для успешного применения прогностических моделей.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Исследование подчеркивает значительный потенциал интеграции методов машинного обучения в IoT-инфраструктуру водоснабжения. В статье демонстрируется, что выбор подходящих методов сбора и передачи данных, включая протокол MQTT, играет ключевую роль в создании эффективной информационной базы для обучения моделей. Результаты исследования предоставляют ценную основу для разработки будущих инновационных решений в области управления ресурсами водоснабжения.

Постановка задачи. Многие системы искусственного интеллекта по существу являются системами классификации событий. Они широко используются в предиктивной аналитике. Их роль непрерывно растет при прогнозировании опасных событий на транспорте. Эффективность применения методов искусственного интеллекта в значительной мере зависит от результатов неправильной классификации. Поэтому актуальна задача вычисления или оценки в статистическом смысле вероятности неправильной классификации и определения ее граничных значений. Цель. Оценить границы для комбинированной вероятности неправильной классификации из-за двух различных категорий ошибок: собственно ошибок неправильной классификации и статистических ошибок, возникающих вследствие неправильной классификации. Результаты. Выполнена статистическая оценка порогового значения, которое используется для классификации. Установлены граничные условия для комбинированной вероятности неправильной классификации. Представлено обобщение на N-мерные пространства и на произвольные распределения и формы пороговых поверхностей. Теоретические результаты проиллюстрированы примером практического применения.