Василий Михайлович Трембач - к.т.н., доцент, доцент кафедры 304
Ph.D., Associate Professor, Associate Professor of the Department 304
Moscow
Цель исследования. Целью исследования является формирование модульной архитектуры интеллектуальной системы для решения задач интернета вещей. Для этого рассмотрены современные направления развития технологий, среди которых выделены наиболее значимые, перспективные направления и события в области информационных технологий. Среди этих направлений, событий выделены: внедрение технологий Industry 4.0; использование облачных, туманных вычислений; машинное обучение; когнитивный подход в области искусственного интеллекта; развитие когнитивного компьютинга. Раскрыто основное содержание этих направлений. В контексте интернета вещей рассмотрена модульная архитектура интеллектуальной системы и описаны ее модули для решения задач целенаправленного поведения. В рамках развития интернета вещей рассмотрены подходы к управлению инновационными процессами. Сделан акцент на использовании когнитивных карт. При возрастании объемов информации возникают задачи принятия эффективных решений. Для этого рассмотрены интеллектуальные системы, ориентированные на использование концептов-представлений и концептов сценариев.
Материалы и методы исследования. При решении задач в рамках концепции Industry 4.0 (интернета вещей) требуются новые подходы и методы. Система Industry 4.0 представляет множество технологий, включающих создание устройств, датчиков, множество протоколов их взаимодействия. Одним из главных ее направлений является интернет вещей, который представляет собой новый шаг совершенствования интернета. Для развития интернета вещей используются туманные вычисления, которые расширяют и дополняют облачные вычисления. Одним из центральных мест в интернете вещей является машинное обучение. Дано краткое описание основных методов машинного обучения. Показано использование когнитивного подхода в контексте понимания и использования механизмов, которые позволяют человеку расшифровывать информацию о действительности и организовывать ее для проведения сравнения, принятия решения и многих новых задач, возникающих в повседневной жизни. Представлены развивающиеся направления когнитивного компьютинга.
Результаты. Предложена модульная архитектура интеллектуальной системы для решения задач интернета вещей: модули интеллектуальной системы для решения задач интернета вещей с использованием чувственных образов; модули интеллектуальной системы для решения задач интернета вещей с использованием концептов-представлений; модули интеллектуальной системы для решения задач интернета вещей с использованием концептов-сценариев. Представлены значимые, перспективные направления и события в области информационных технологий и раскрыто их основное содержание. Рассмотрены подходы к управлению инновационными процессами. Описано использование нечеткой когнитивной карты, отражающей влияющие на продолжительность жизненного цикла этапы и факторы создания робота-пылесоса.
Заключение. Использование модульной архитектуры интеллектуальной системы позволяет решать задачи целенаправленного поведения с использованием чувственных образов окружающего мира. Такие системы могут применяться для решения задач интернета вещей. Используя интегрированный подход к описанию действительности, интеллектуальная система модульной архитектуры позволяет формировать концепты-представления и концепты-сценарии. Они могут сократить потоки информации, что актуально для интернета вещей и интернета всего. Описание значимых, перспективных направлений в области информационных технологий, подходов к управлению инновационными процессами дает понимание развития когнитивного компьютинга.
Purpose of the study. The aim of the study is the formation of the modular architecture of an intelligent system for solving the problems of the Internet of things. For this, modern trends in the development of technologies are considered, among which the most significant, promising areas and events in the field of information technologies are highlighted. Among these areas, events highlighted: the introduction of Industry 4.0 technologies; use of cloud, fog computing; machine learning; cognitive approach in the field of artificial intelligence; development of cognitive computing. The main content of these areas is disclosed. In the context of the Internet of things, the modular architecture of an intelligent system is considered and its modules for solving tasks of purposeful behavior are described. As part of the development of the Internet of things, approaches to the management of innovative processes are considered. Emphasis is placed on the use of cognitive maps. With an increase in the volume of information, problems arise in making effective decisions. For this, intelligent systems focused on the use of conceptual representations and scripting concepts are considered.
Materials and research methods. When solving problems within the framework of the Industry 4.0 concept (the Internet of things), new approaches and methods are required. System Industry 4.0 represents many technologies, including the creation of devices, sensors, and many protocols for their interaction. One of its main directions is the Internet of things, which represents a new step in improving the Internet. For the development of the Internet of things, fog computing is used that extends and complements cloud computing. One of the central places on the Internet of things is machine learning. A brief description of the basic methods of machine learning is given. The use of a cognitive approach in the context of understanding and using mechanisms that allow a person to decipher information about reality and organize it for comparisons, decision making and many new tasks that arise in everyday life is shown. The developing directions of cognitive computing are presented.
Results. The modular architecture of an intelligent system for solving the problems of the Internet of things is proposed: modules of an intelligent system for solving the problems of the Internet of things using sensory images; intelligent system modules for solving the problems of the Internet of things using conceptual representations; intelligent system modules for solving the problems of the Internet of things using concept scenarios. Significant, promising areas and events in the field of information technology are presented and their main content is disclosed. Approaches to the management of innovative processes are considered. The use of a fuzzy cognitive map is described, which reflects the stages and factors of creating a robot vacuum cleaner that affect the life cycle.
Conclusion. Using the modular architecture of an intelligent system allows you to solve the problem of targeted behavior using sensual images of the world. Such systems can be used to solve the problems of the Internet of things. Using an integrated approach to the description of reality, the intelligent system of modular architecture allows the formation of conceptual representations and conceptual scenarios. They can reduce the flow of information, which is important for the Internet of things and the Internet of everything. Description of significant, promising areas in the field of information technology, approaches to managing innovative processes gives an understanding of the development of cognitive computing.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.