Модульная архитектура интеллектуальной системы для решения задач интернета вещей


https://doi.org/10.21686/1818-4243-2019-4-32-43

Полный текст:


Аннотация

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.


Об авторе

В. М. Трембач
Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
Россия

Василий Михайлович Трембач - к.т.н., доцент, доцент кафедры 304

Москва


Список литературы

1. С. Рассел, П. Норвиг Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2007. 1408 с.

2. Новиков О.Ю. Компоненты понятия Industry 4. 0 [Электрон. ресурс] // ИТНОУ: информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2017. № 1 (1). Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/komponenty-ponyatiya-industry-4-0 (дата обращения: 19.06.2019).

3. «Индустрия 4.0»: создание цифрового предприятия. [Электрон. ресурс] Режим доступа: https://www.pwc.ru/ru/technology/assets/global_industry-2016_rus.pdf

4. H. Kagermann, W. Lukas and W. Wahlster Industrie 4.0: Mitdem Internet der Dinge auf dem Weg zur 4. Industriellen Revolution // VDI nachrichten. 2011. № 13.

5. Lee E. A. Cyber Physical Systems: Design Challenges // 11th IEEE Symposium on Object Oriented Real-Time Distributed Computing (ISORC’08) Orlando, Florida. 2008. P. 363–369.

6. Giusto D. The Internet of Things / Iera A., Morabito G. and L. Atzori, Springer-Verlag New York, 2010. P. 442.

7. Kagermann H. Recommendations for implementing the strategic initiative Industrie 4.0: Final report of the Industrie 4.0 Working Group / W. Wahlster and J. Helbig, 2013.

8. Six technologies for Industry 4.0 [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.gradiant.org/noticia/10173/?lang=en (дата обращения 18.12.2016)

9. Индустрия 4.0 [Электрон. ресурс]. Режим доступа: http://www.sovtest.ru/industriya40/index.php (дата обращения 18.12.2016)

10. Саламатов И.А. Локализация данных за счет использования облачно-туманных технологий [Электрон. ресурс] // Вестник ВУиТ. 2015. № 1 (23). Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/lokalizatsiya-dannyh-za-schet-ispolzovaniya-oblachno-tumannyh-tehnologiy (дата обращения: 18.06.2019).

11. Саттон Р.С. Барто Э.Г. Обучение с подкреплением. Пер. с англ. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2011. 399 с.

12. Кузнецов О.П. Когнитивная семантика и искусственный интеллект // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 4. С. 32–42

13. Lakoff J. Women, Fire, and Dangerous Things: What Categories Reveal About the Mind. Chicago. University of Chicago Press, 1987.

14. Rosch E. Cognitive representations of semantic categories // Journal of Experimental Psychology. 1975. № 104. P. 192–233.

15. Рыбина Г.В., Паронджанов С.С. Технология построения динамических интеллектуальных систем: Учебное пособие. М.: НИЯУ МИФИ, 2011. 240 с.

16. Трембач В.М. Интеллектуальная система с использованием концептов-представлений для решения задач целенаправленного поведения [Электрон. ресурс] // Открытое образование. 2018. №22(1). С. 28–37. Режим доступа: https://doi.org/10.21686/1818-4243-2018-1-28-37

17. Алещенко А.С., Трембач В.М., Трембач Т.Г. Системы дистанционного обучения и их развитие с использованием когнитивных механизмов [Электрон. ресурс] // Открытое образование. 2018. № 22(5). С. 52–64. Режим доступа: https://doi.org/10.21686/1818-4243-2018-5-52-64

18. Rothwell, R. Towards the fifth-generation innovation process // International Marketing Review. 1994. Vol.11. No. 1. P. 7–31.

19. Тебекин А.В., Тебекина А.А. Эволюция развития моделей инновационного процесса. // Вестник московского университета имени С.Ю. Витте. Серия 1. Экономика и управление. 2015. № 3. С. 15–20.

20. Медынский В. Г. Инновационный менеджмент: учебник. М.: ИНФРА-М, 2017. 295 с.

21. Дроговоз П.А. Эволюция моделей инновационного процесса и современная классификация инноваций // Креативная экономика. 2007. Т. 1. № 7. С. 23–33.

22. Тельнов Ю.Ф., Федоров И.Г. Инжиниринг предприятий и управление бизнес-процессами. М.: Юнити-Дана, 2015. 208 с.

23. Васильев В.И., Савина И.А., Шарипова И.И. Построение нечетких когнитивных карт для анализа и управления информационными рисками вуза // Вестник УГАТУ. 2008. Т. 10. № 2 (27). С. 199–209.

24. Заенчковский А.Э. Методы моделирования логистики инноваций в условиях трудноформализуемого описания внешней среды // Экономические науки. 2011. № 9. С. 145–149.

25. Паклин Н.Б. Нечетко-когнитивный подход к управлению динамическими системами // Искусственный интеллект. 2003. № 4. С. 342–348.

26. Трембач В.М. Когнитивный подход к созданию интеллектуальных модулей организационно-технических систем // Открытое образование. 2017. № 2. С. 78–87.

27. Трембач В.М. Решение задач управления в организационно-технических системах с использованием эволюционирующих знаний: монография. М.: МЭСИ, 2010. 236 с.

28. Карпов В.Э., Карпова И.П., Кулинич А.А. Социальные сообщества роботов: эмоции и темперамент роботов; общение роботов; модели контагиозного, подражательного и агрессивного поведения роботов; командное поведение робоов и образование коалиций; пространственная память анимата. М.: УРСС: ЛЕНАНД, 2019. 349 с. (Сер. «Науки об искусственном»; № 19).


Дополнительные файлы

Для цитирования: Трембач В.М. Модульная архитектура интеллектуальной системы для решения задач интернета вещей. Открытое образование. 2019;23(4):32-43. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2019-4-32-43

For citation: Trembach V.M. Modular architecture of the intellectual system for solving the problems of the internet of things. Open Education. 2019;23(4):32-43. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/1818-4243-2019-4-32-43

Просмотров: 31

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1818-4243 (Print)
ISSN 2079-5939 (Online)