Аннотация: В статье проведен обзор различных подходов к определению комплексного развития территорий и классификация эффектов от их использования. Проанализирован опыт использования интеллектуальных информационных систем как основного инструмента планирования и реализации проектов комплексного развития территорий. Рассмотрены практики использования интеллектуальных информационных систем, включая геоинформационные и экспертные системы, системы поддержки принятия решений. Проведен анализ практик и тенденций использования искусственного интеллекта для решения задач комплексного развития территорий. Оценка социально-экономической эффективности мероприятий комплексного развития городских территорий является важным этапом планирования и реализации проектов. Это позволяет определить, насколько эти мероприятия будут полезны и выгодны для города и его жителей. Используемые методики оценки имеют ряд недостатков, связанных с недостаточной полнотой и достоверностью исходной информации, а также с недостаточным учетом взаимных причинно-следственных связей. Использование специальных методик позволяет провести более объективную и качественную оценку развития территории, а также оценить эффективность инвестиций и принимаемых решений. Это важно как для государственных органов, так и для бизнес-структур, которые участвуют в развитии территории. Интеллектуальные информационные системы играют важную роль в развитии городов и территорий, предоставляя возможности анализа, прогнозирования и принятия решений на основе различных данных и методов. При анализе данных, учитываются взаимосвязи и зависимости между различными факторами развития территории, а также учитываются вероятности и риски. Проведен сравнительный анализ интеллектуальных информационных систем, применяемых в мире. Каждая из этих систем имеет свои особенности и функциональные возможности, которые могут быть полезными при планировании комплексного развития территорий в зависимости от поставленных задач. Но систем, которые закрывали бы полностью управленческий и экономический процесс в градостроительстве, на данный момент нет. Рассмотрены их преимущества и недостатки. В заключении сделаны выводы о перспективах использования интеллектуальных информационных систем для принятия управленческих решений, обеспечивающих комплексное развитие территорий.

Аннотация: Применительно к вычислительным системам (ВС) и компьютерным сетям (КС) обзорно изложены некоторые результаты исследований, посвященные решению научной проблемы разработки широко применимых вероятностных моделей, программных, технологических и методических решений, ориентированных на прогнозирование и рациональное управление рисками в системной инженерии. Изложение охватывает следующие вопросы: анализ существующих подходов к оценке и управлению рисками, совершенствование и стандартизация вероятностных моделей для прогнозирования и рационального управления рисками в жизненном цикле различных систем, разработка программных и технологических решений, обеспечивающих прогнозирование рисков и обоснование упреждающих мер противодействия угрозам в автономном и удаленном режиме применения ВС и КС, для этих решений - разработка типовых методик применения в ВС и КС усовершенствованных вероятностных моделей, в заключение - разработка рекомендаций и демонстрационных примеров по снижению и удержанию рисков в допустимых пределах на основе применения созданной инфраструктуры и технологии поддержки риск ориентированной системной инженерии. Приведены отдельные иллюстрирующие примеры.

Аннотация: Цели: Системный анализ функциональности и надежности навигационной системы автономного надводного судна, основное внимание уделяется исследованию и моделированию состояния судна в процессе его движения, включая положение, скорость и угол курса, путем анализа и объединения данных, предоставляемых датчиками освещения обстановки, осуществляется переход от измерений к представлению состояния судна в двумерной навигационной системе координат. Частью анализа является изучение способов преобразования данных из инерциальной системы координат в навигационную, что связано с учетом угловых параметров и нелинейной динамики системы. Исследование акцентируется на оценке эффективности алгоритмов фильтрации данных, таких как сигма- точечный фильтр Калмана (UKF), и их способности адекватно отражать состояние судна в условиях сложных и изменяющихся внешних воздействий. Целью статьи является проведение системного анализа процессов получения и обработки данных навигационной системы, выявление возможных факторов ошибок и разработка подходов, обеспечивающих точность оценки и устойчивость управления судном в различных эксплуатационных условиях. Методы: Основные результаты работы получены с использованием методов математического анализа и моделирования. Результаты: Рассмотрена навигационная система автономного судна с акцентом на системный анализ ее основных компонентов и алгоритмов. Уточнена модель движения в навигационной системе координат, основанная на данных об ускорении и угловой скорости, предоставляемых инерциальными датчиками. Показана целесообразность преобразования измерений через матрицу поворота, использующую угол курса, что позволило снизить ошибки и улучшить представление параметров движения. Проанализирована эффективность применения сигма-точечного фильтра Калмана (UKF) в условиях нелинейности и внешних возмущений, подтверждена его способность обеспечить устойчивую и точную оценку состояния судна. Выводы: Предложенная модель движения с использованием сигма-точечного фильтра Калмана (UKF) объединения сенсорных данных для повышения навигационной безопасности.

Аннотация: Современные и перспективные летательные аппараты характеризуются повышением степени электрификации бортовых систем и использованием электромеханических систем для обеспечения критически важных функций системы управления полетом летательного аппарата. Широкое внедрение бортовых электромеханических систем требует их безопасной и эффективной эксплуатации для чего предполагается оснащение летательного аппарата системой ранней диагностики неисправностей. К электромеханическим системам летательного аппарата, замкнутый контур управления которых реализован по сигналам обратной связи скорости или перемещения выходного звена, предъявляются высокие требования к качеству регулирования, в том числе под действием механической нагрузки. Ухудшение характеристик электромеханической системы связано с процессами деградаций, которые развиваются в отдельных компонентах, и может быть определено на основе данных, полученных как в пассивном режиме при проведении типового полета, так и в активном режиме при отработке заданных управляющих сигналов между полетами в наземных условиях. Современные методы искусственного интеллекта позволяют эффективно использовать их при создании алгоритмов ранней диагностики электромеханических систем для классификации и прогнозирования технического состояния с использованием больших данных, содержащих ценную информацию о рабочих процессах, связанных с развитием неисправностей. Для получения таких данных в работе исследованы основные сценарии работы электромеханических систем, позволяющих получить репрезентативные выборки. Для обеспечения автоматизированного процесса сбора данных как с использованием сигналов, передаваемых по штатным интерфейсам информационного взаимодействия комплексной системы управления полетом с оконечными устройствами, так и с дополнительно применяемых датчиков были разработаны и исследованы методы накопления данных с использованием результатов моделирования, испытаний и эксплуатации. На основе полученных данных могут проводиться оценки деградаций статических и динамических характеристик электромеханических систем и определяться их значимость при классификации технического состояния для локализации неисправностей и проведения технического обслуживания по состоянию. Для этого были разработаны и исследованы методы обработки полученных данных и оценено практическое применение результатов для последующей бортовой интеграции системы диагностики.

Аннотация: В современном мире банковская сфера сталкивается с рядом вызовов, связанных с управлением рисками в проектных инвестициях. Эти риски могут быть разного характера, включая финансовые, операционные, кредитные и рыночные. С развитием технологий и внедрением искусственного интеллекта в различные области бизнеса, акцент на использовании методов ИИ в управлении рисками в банковском секторе становится все более значимым. Искусственный интеллект имеет потенциал значительно улучшить процессы анализа данных, прогнозирования и принятия решений, что, в свою очередь, может повысить эффективность управления рисками. Однако внедрение методов ИИ также приводит к появлению новых проблем и вызовов. Одной из ключевых проблем является необходимость в высококачественных данных для обучения моделей ИИ, а также преодоление вопросов, связанных с этическими аспектами и прозрачностью алгоритмов. Специфика банковской деятельности требует не только высокой точности алгоритмов, но и соблюдения строгих норм регулирования, что добавляет сложности в процесс интеграции методов ИИ. В данной статье рассматривается вопрос применения искусственного интеллекта в управлении рисками проектного управления в банке. Анализируются методы ИИ, такие как машинное обучение и анализ больших данных, их использование для оценки кредитных рисков, предварительных исследований и мониторинга различных этапов проектного цикла. Особое внимание уделяется тому, как эти технологии могут помочь в выявлении потенциальных угроз и максимально быстрой реакции на них. Целью статьи является раскрытие достоинств и недостатков подходов применения искусственного интеллекта в управлении рисками в ИТ проектах банков. Мы постараемся выявить, в каких случаях использование методов ИИ может значительно улучшить процессы управления рисками, а в каких случаях может повлечь за собой дополнительные сложности и риски. В ходе исследования будут представлены примеры успешного применения методов ИИ в банковском секторе, а также обоснованы ключевые факторы, способствующие успешной интеграции технологий. Это позволит углубить понимание сложностей и преимуществ, связанных с внедрением искусственного интеллекта в управление рисками, что является важным аспектом для современной банковской политики и стратегии.

Аннотация: В статье рассматривается вопросы проектирования программно-аппаратных комплексов на базе персональных компьютеров, использующих локально подключенные аппаратные ускорители на базе графических процессоров (GPU) или программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) с архитектурой FPGA или APSOC. Поскольку набор периферийных устройств в составе персонального компьютера ограничен, он определяет достижимую скорость передачи данных. Таким образом, производительность вычислений добавляемых в комплекс аппаратных ускорителей должна быть согласована с технически достижимой скоростью передачи входных данных в ускоритель и возврата вычисленных значений. Сопряжение с персональным компьютером также требует наличия контроллера соответствующего интерфейса в подключаемом ускорителе. Рассмотрены варианты подключения ускорителей на базе ПЛИС к персональному компьютеру с помощью интерфейса PCI Express для формирования программно-аппаратного комплекса, предназначенного для таких задач, как цифровая обработка сигналов, защита информации и распознавание регулярных выражений, реализуемые на базе ускорителя с параллельной архитектурой.

Аннотация: В настоящий момент ведутся работы над серией ПНСТ (Предварительных Национальных Стандартов), подготавливающих нормативное и формализованное поле для внедрения SMART-стандартов. В меру интенсивного развития данной области отечественной стандартизации возникает ряд предложений, связанных с подходами, на которые опираются разработчики данной серии ПНСТ. Статья вносит некоторые предложения, основанные на лучших практиках современной программной инженерии, для повышения общего уровня рассматриваемой области. В процессе разработки необходимо внимательно отнестись к таким аспектам, как разработка системы типизации над пространством объектов стандартизации, а также организация системы связей между подобными объектами. Помимо этого, немаловажно также остановиться на разделении уровней абстракции и ответственности между каждым из уровней модельной структуры подобных документов. Положения статьи основаны на результатах рассмотрения редакции ПНСТ «Умные (SMART) стандарты. Архитектура и форматы данных» от марта 2024 года и исходят из известного опыта внедрения и исследования требование-ориентированных форматов, а именно их ориентированность на степень выразительности самих требований. На момент публикации данный ПНСТ доработан по результатам публичного обсуждения.