Формирование стратегии развития комитета по искусственному интеллекту в научно-образовательном центре "Инженерия будущего"

Автор: Баринов И.И., Боргест Н.М., Боровик С.Ю., Граничин О.Н., Грачев С.П., Громыко Ю.В., Доронин Р.И., Зинченко С.Н., Иванов А.Б., Кизеев В.М., Кутлахметов Р.И., Ларюхин В.Б., Левашкин С.П., Мочалкин А.Н., Пантелеев М.Г., Попов С.Б., Севастьянов Е.М., Скобелев П.О., Чернявский А.Г., Шишкин В.В., Шляев С.И.

Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing

Рубрика: Общие вопросы формализации проектирования: онтологические аспекты

Статья в выпуске: 3 (41) т.11, 2021 года.

Бесплатный доступ

Созданный межрегиональный научно-образовательный центр «Инженерия будущего», призванный объединить науку и реальный сектор экономики, сформировал ряд важных отраслевых и предметных комитетов, в которых планируется разрабатывать прорывные продукты и технологии мирового уровня. Комитет по искусственному интеллекту научно-образовательного центра «Инженерия будущего» выработал свою стратегию развития в проектной группе, состоящей из специалистов, представляющих промышленные предприятия, университеты, академическую среду, проектные организации, технологические компании и стартапы. Ключевым в стратегии является концепция цифровой экосистемы эмерджентного искусственного интеллекта, возникающего за счёт взаимодействий различных интеллектуальных сервисов. В основу построения эмерджентного интеллекта положены принципы самоорганизации, модели и методы коллективного принятия решений, онтологии и мультиагентные технологии, позволяющие формировать решение любой сложной задачи в ходе выявления и разбора конфликтов путём переговоров агентов. Следуя теории сложных адаптивных систем, эмерджентный интеллект - это спонтанно возникающая в мультиагентной системе, под действием внешних событий или из внутренних причин или мотивов, цепочка согласованных изменений состояний агентами, находящими решение новой проблемы или повышающих ценность уже имеющегося решения. В статье сформулированы основные задачи Комитета по искусственному интеллекту на ближайшие годы в рамках подготовленного технологического проекта создания серийно-массового производства интеллектуальных систем управления ресурсами, персонализируемых путём создания цифровых двойников процессов управления предприятиями, баз знаний, мультиагентных технологий, машинного обучения и других перспективных методов. Результатом предлагаемого проекта, отражающего приоритеты индустриальных партнёров, будет создание линейки интеллектуальных продуктов и сервисов для всех стадий жизненного цикла сложных высокотехнологических изделий и построение «фабрики» таких систем в виде открытой инструментальной платформы, которая позволит этим предприятиям снизить зависимость от поставщика решения и своими силами развивать и модернизировать такие системы. Предложен подход к организации работы Комитета по искусственному интеллекту на основе принципов Науки 5.0, рассмотрены направления разработок, а также планируемая кооперация для достижения первых научных и практических результатов.

Еще

Искусственный интеллект, эмерджентный интеллект, стратегия, научно-образовательный центр, цифровые экосистемы, онтология, мультиагентные технологии, принятие решений, управление ресурсами, эффективность

Короткий адрес: https://sciup.org/170178887

IDR: 170178887   |   DOI: 10.18287/2223-9537-2021-11-3-260-293

Список литературы Формирование стратегии развития комитета по искусственному интеллекту в научно-образовательном центре "Инженерия будущего"

  • Глушков, В.М. Основы безбумажной информатики / В.М. Глушков. Изд. 2-е, испр. - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. Лит., 1987. - 552 с.
  • White Paper. On Artificial Intelligence - A European approach to excellence and trust. European Commission. Brussels, 19.2.2020. C0M(2020) 65 final. 27 p. https://ec.europa.eu/info/sites/default/files/commission-white-paper-artificial-intelligence-feb2020_en.pdf.
  • Public consultation on the AI White Paper. Final report. European Commission. November 2020. 17 p. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/white-paper-artificial-intelligence-public-consultation-towards-european-approach-excellence-and.
  • Excellence and Trust in AI — Brochure. Shaping Europe's digital future. European Commission. Publication 23 February 2021. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/excellence-and-trust-ai-brochure.
  • Abdoullaev, A. Reality, Universal Ontology and Knowledge Systems: Toward the Intelligent World / Azamat Abdoullaev // EIS Encyclopedic Intelligent Systems, Incorporated, 2008. 346 p.
  • Abdoullaev, A. The Real-World AI: the matter of life or death / Azamat Abdoullaev // European AI Alliance. 17 August 2021. https://futurium.ec.europa.eu/en/european-ai-alliance/posts/real-world-ai-matter-life-or-death.
  • Cellan-Jones, R. Stephen Hawking warns artificial intelligence could end mankind / Rory Cellan-Jones // BBC News, Tech. 2 December 2014. https://www.bbc.com/news/technology-30290540.
  • Боргест, Н.М. Стратегии интеллекта и его онтологии: попытка разобраться / Н.М. Боргест // Онтология проектирования. - 2019. - Т. 9, №4 (34). - С.407-428. - D0I: 10.18287/2223-9537-2019-9-4-407-428.
  • Об утверждении Правил предоставления субсидии из федерального бюджета федеральному государственному бюджетному учреждению "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере" на грантовую поддержку малых предприятий по разработке, применению и коммерциализации продуктов, сервисов и (или) решений с использованием технологий ИИ, разработчиков открытых библиотек в сфере ИИ, акселерации проектов с применением ИИ/ Постановление Правительства Российской Федерации от 27 марта 2021 г. № 456. 14 с.
  • Об утверждении Правил предоставления субсидии из федерального бюджета на поддержку некоммерческой организацией Фонд развития Центра разработки и коммерциализации новых технологий пилотных проектов апробации технологий искусственного интеллекта в приоритетных отраслях / Постановление Правительства Российской Федерации от 21 мая 2021 г. № 767. 23 с.
  • Об утверждении Правил предоставления грантов в форме субсидий из федерального бюджета организациям на разработку программ бакалавриата и программ магистратуры по профилю "искусственный интеллект", а также на повышение квалификации педагогических работников образовательных организаций высшего образования в сфере искусственного интеллекта / Постановление Правительства Российской Федерации от 27 мая 2021 г. № 798. 22 с.
  • Об утверждении Правил предоставления субсидии из федерального бюджета на государственную поддержку автономной некоммерческой организации "Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации" в целях поддержки исследовательских центров в сфере искусственного интеллекта, в том числе в области "сильного" искусственного интеллекта, систем доверенного искусственного интеллекта и этических аспектов применения искусственного интеллекта / Постановление Правительства Российской Федерации от 5 июля 2021 г. № 1120. 35 с.
  • Аверкин, А.Н. Толковый словарь по искусственному интеллекту / А.Н. Аверкин, М.Г. Гаазе-Рапопорт, Д.А. Поспелов. — М.:Радио и связь, 1992. — 256 с. - http://www.raai.org/library/tolk/aivoc.html#L208.
  • Громыко, Ю.В. Цифровая платформа Школы Будущего: Цифро-когнитивный подход в отличие от цифро-алгоритмического упрощения образования / Ю.В. Громыко, В.В. Рубцов // Проектирование будущего. Проблемы цифровой реальности: труды 4-й Международной конференции (4-5 февраля 2021 г., Москва). — М.: ИПМ им. М.В. Келдыша, 2021. — С.238-259. — https://keldysh.ru/future/2021/21.pdf https://doi.org/10.20948/future-2021-21.
  • Сойфер, В.А. Human fActor / В.А. Сойфер // Онтология проектирования. - 2021. - Т. 11, №1(39). - С.8-19. -DOI: 10.18287/2223-9537-2021-11-1-8-19.
  • Skobelev, P.O. On the way from Industry 4.0 to Industry 5.0: From digital manufacturing to digital society / P.O. Skobelev, S.Yu. Borovik // International Scientific Journals Industry 4.0. 2017; 2(6): 307-311.
  • Виттих, В.А. Введение в теорию интерсубъективного управления / В.А. Виттих. - Самара: Самарский научный центр РАН, 2013. - 64 с.
  • Gil, Y. A 20-Year Community Roadmap for Artificial Intelligence Research in the US / Y. Gil and B. Selman // Computing Community Consortium (CCC) and Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI). Released August 6, 2019. arXiv:1908.02624 https://cra.org/ccc/resources/workshop-reports/.
  • Цифровые платформы. Подходы к определению и типизации. Ростелеком. Data Economy Russia 2024. -http://files.data-economy.ru/digital_platforms.pdf.
  • Цифровые платформы. Методологии. Применение в бизнесе: Коллективная монография / Под общ. ред. Б.Б. Славина, Е.П. Зараменских, Н. Механджиева. - М.: Прометей, 2019. - 228 с.
  • Попов, С.Б. Интеграция информационных систем в цифровые платформы для оказания социальных сервисов населению / С.Б. Попов, П.В. Хрипунов // Сб. тр. ИТНТ-2019: V междунар. конф. и молодеж. шк. "Ин-форм. технологии и нанотехнологии": в 4 т. - Самара: Новая техника, 2019 - Т. 4: Науки о данных. - 2019. - С.1020-1031.
  • Newman, D. Digital Intelligence: The Heart of Successful Digital Transformation / Daniel Newman. - Futurum, 2017. 11 p. https://www.sas.com/content/dam/SAS/en_us/doc/whitepaper2/futurum-digital-intelligence-transformation-109136.pdf.
  • Городецкий, В.И. Концептуальная модель цифровой платформы для кибер-физического управления современным предприятием. Часть 1. Цифровая платформа и цифровая экосистема / В.И. Городецкий, В.Б. Ларюхин, П.О. Скобелев // Мехатроника, автоматизация, управление. - Том 20, №6, 2019, с.323- 332.
  • Городецкий, В.И. Концептуальная модель цифровой платформы для кибер-физического управления современным предприятием. Часть 2. Цифровые сервисы / В.И. Городецкий, В.Б. Ларюхин, П.О. Скобелев // Мехатроника, автоматизация, управление. - Том 20, №7, 2019, с.387-397.
  • Glaschenko, A. Multi-Agent Real Time Scheduling System for Taxi Companies / A. Glaschenko, A. Ivaschenko, G. Rzevski, P. Skobelev // Proc. of 8th Int. Conf. on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2009), Decker, Sichman, Sierra, and Castelfranchi (eds.), May, 10-15, 2009, Budapest, Hungary, p.29-36. https://www.researchgate.net/publication/234163991_Multi-agent_real_time_scheduling_system_for_taxi_companies.
  • Skobelev, P. Multi-Agent Systems for Real Time Resource Allocation, Scheduling, Optimization and Controlling: Industrial Applications. In: Mank V., Vrba P., Leitao P. (eds) Holonic and Multi-Agent Systems for Manufacturing. HoloMAS 2011. Lecture Notes in Computer Science, vol 6867. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-23181-0_1.
  • Rzevski, G. Managing complexity / G. Rzevski, P. Skobelev // Wit Pr/Computational Mechanics. 2014. 216 p.
  • Rzevski, G. Self-Organization in Social Systems / G. Rzevski // Ontology of Designing, 4(14)/2014. P.8-17.
  • Rzevski, G. Managing aircraft lifecycle complexity / G. Rzevski, J. Knezevic, P. Skobelev, N. Borgest, O. Lakhin // International Journal of Design and Nature and Ecodynamics 2016. Vol.11. Issue 2. P.77-87.
  • West, M. A Framework for Assessing the Intelligence of Computer Systems/ Matthew West, Chris Angus, Bruce Ottmann // Manchester UK. PDT Europe 2003. P.33-43. https ://citeseerx. ist.psu. edu/viewdoc/download?doi= 10.1.1.203.3171&rep=rep 1 &type=pdf.
  • Top Strategic Technology Trends for 2021 / Edited by Brian Burke, Research Vice President, Gartner. 2020. 13 p.
  • Rzevski, G. Emergent intelligence in large scale multi-agent systems / G. Rzevski, P. Skobelev // International Journal of Education and Information Technology, 2007, Volume 1, Issue 2, p.64-71. https://www.naun.org/main/NAUN/educationinformation/eit-11 .pdf.
  • Panetta, K. Nonfungible tokens (NFTs), digital humans and physics-informed AI join the 25 technology profiles on this year's emerging technologies hype cycle / Kasey Panetta. August 23, 2021. https://www.gartner.com/smarterwithgartner/3-themes-surface-in-the-2021-hype-cycle-for-emerging-technologies/.
  • Granichin, O. Simultaneous perturbation stochastic approximation-based consensus for tracking under unknown-but-bounded disturbances / O. Granichin, V. Erofeeva, Y. Ivanskiy, Y. Jiang // IEEE Transactions on Automatic Control, Volume 66, Issue 8, August 2021, pp.3710-3717. DOI 10.1109/TAC.2020.3024169. http://ieeexplore.ieee.org/document/9198090.
  • Amelin, K. Emergent intelligence via self-organization in group of robotics devices / K. Amelin, O. Granichin, A. Sergeenko, Z.V. Volkovich // Mathematics, 2021, 9(12), 1314. https://doi.org/10.3390/math9121314.
  • Скобелев, П.О. Онтологии деятельности для ситуационного управления предприятиями в реальном времени / П.О. Скобелев // Онтология проектирования. 2012. №1. С.6-38.
  • Скобелев, П.О. Ситуационное управление и мультиагентные технологии: коллективный поиск согласованных решений в диалоге / П.О. Скобелев // Онтология проектирования. 2013. №2. С.26 -48.
  • Skobelev, P.O. Multi-agent scheduling of communication sessions between microsatellites and ground stations network / P.O. Skobelev, A.B. Ivanov, E.V. Simonova, V.S. Travin, A.A. Jilyaev // Ontology of Designing, 2014. No2(12). P.92-100.
  • Боргест, Н.М. Онтология проектирования точного земледелия: состояние вопроса, пути решения / Н.М. Боргест, Д.В. Будаев, В.В. Травин // Онтология проектирования. - 2017. - Т.7, №4(26). - С. 423-442. - DOI: 10.18287/2223-9537-2017-7-4-423-442.
  • Боргест, Н.М. Формирование и развитие научной дисциплины «онтология проектирования»: краткая история личностного опыта / Н.М. Боргест // Онтология проектирования. - 2020. - Т.10, №4(38). - С.415-448. - DOI: 10.18287/2223-9537-2020-10-4-415-448.
  • Интеллектуальные агенты и многоагентные системы: Монография / М.Г. Пантелеев, Д.В. Пузанков; Ми-нобрнауки РФ. - СПб: Изд-во СПбГЭТУ, 2015. - 215 с.
  • Gorodetsky, V. Networks of Autonomous Real-Time Agents in Environments with Counteraction: Features and Components of the Model / V. Gorodetsky, M. Panteleev // Journal of Physics: Conference Series, 2021, Vol. 1864, 10 p.
  • Lebedev, S.V. Ontology-Driven Design and Development of Situation Assessment Software in Cyber-Physical Systems / S.V. Lebedev, M.G. Panteleyev // In «Tools and Technologies for the Development of Cyber-Physical Systems». - IGI Global, 2020, p.51-76. https://www.igi-global.com/chapter/ontology-driven-design-and-development-of-situation-assessment-software-in-cyber-physical-systems/248745.
  • Panteleyev, M.G. Advanced Iterative Action Planning for Intelligent Real-Time Agents / M.G. Panteleyev // Procedia Computer Science, 2019, Vol. 150, p.244-252.
  • Lebedev, S. Ontology-Driven Situation Assessment System Design and Development in IoT Domains / S. Lebedev, M. Panteleyev // Int. Journal of Embedded and Real-Time Communication Systems (IJERTCS). 2017. Vol. 8. No. 1. Pp. 1-17.
  • Sviatov, K. Detection of Scenes Features for Path Following on a Local Map of a Mobile Robot Using Neural Networks / K. Sviatov, A. Miheev, Y. Lapshov, V. Shishkin, S. Sukhov // Studies in Systems, Decision and Control, 2021, 337, p.272-285.
  • Чоракаев, О.Э. Подход к балансировке мощностей авиационного завода на основе агентного моделирования / О.Э. Чоракаев, В.В. Шишкин, А.М. Карама, А.Н. Пирогов // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2018. Т. 20. № 4-3 (84). С. 498-503.
  • Ярушкина, Н.Г. Моделирование процесса технологической подготовки производства на основе онтологического инжиниринга / Н.Г. Ярушкина, В.Н. Негода, Ю.П. Егоров, В.С. Мошкин, В.В. Шишкин, А.А. Романов, Е.Н. Эгов // Автоматизация процессов управления. 2017. № 4 (50). С. 94-100.
  • V.Marik, V.Gorodetsy, P.Skobelev. SYSTEM ENGINEERING VIEW ON MULTI-AGENT TECHNOLOGY FOR INDUSTRIAL APPLICATIONS:BARRIERS AND PROSPECTS. - CYBERNETICS AND PHYSICS, VOL. 9, NO. 1, 2020, 13-30.
  • The C-Suite Guide: Accelerate Digital for Future-Ready Business. Frameworks for composable tech, empowered customers and the future of work. Gartner. CM_CF_1289200. 2021. 13 p.
  • Accelerate Digital for Future-Ready Government. Frameworks for composable tech, empowered citizens and the future of work. Gartner. CTMKT_1316663. 2021. 16 p. https://www.gartner.com/en/publications/accelerate-digital-for-future-ready-government.
Еще
Статья научная