Интеграция производства, науки и отраслевого образования в контексте «цифровой железной дороги»

В научной литературе, посвященной проблемам создания «умной» (smart) транспортной инфраструктуры, отмечается, что цифровые системы на железнодорожном транспорте, известные сегодня как «цифровые железные дороги» (ЦЖД), кардинально изменили возможности отрасли и содержание деятельности занятых в ней сотрудников. Исторически ядро цифровой железной дороги в виде цифровой системы сигнализации, управления и связи возникло на высокоскоростных железных дорогах. Масштабным примером современной комплексной реализации научнотехнологического проекта «Цифровая железная дорога» является компания Network Rail (Великобритания). Аналогичные проекты реализуются во многих странах мира, включая Россию и Китай [1; 2]. Как отмечается в отчете [3], ожидаемый объем мирового рынка цифровых железных дорог к 2028 г. достигнет 103,7 млрд. долл. При этом отмечается, что достижение такой цели потребует кардинальных изменений традиционных бизнес-моделей, используемых организациями железнодорожного транспорта, ориентированными преимущественно на инженерные и эксплуатационные работы. Эти изменения связываются с установлением связи между физическим состоянием транспортных инфраструктур и их цифровыми образами. Иными словами, необходимо согласованное управление как физическими, так и нематериальными активами отрасли.

Как показывает анализ современной научной литературы и мирового опыта, применение «цифровых подходов» на железнодорожном транспорте направлено на формирование отраслевых сервисных экосистем, предполагающих объединение информационных ресурсов множества взаимодействующих партнеров [4]. В этой связи наблюдается возрождение практического интереса к символьному подходу в искусственном интеллекте, в частности к разработке систем, основанных на знаниях в формате онтологий. В центре внимания авторов современных публикаций находятся две взаимосвязанные идеи: согласование разделяемой терминологии и стандартизация данных/контента посредством онтологий ([5; 6] и др.).

Возможности онтологического подхода изучаются для решения актуальных задач строительства железных дорог [7], разработки цифровых двойников [8], мультимодальных перевозок [9], автоматизации бизнес-процессов транспортных компаний [10], обеспечения совместимости систем грузовых и пассажирских перевозок и др.

На решение последней задачи направлен проект ST4RT (Semantic Transformations for Rail Transportation), реализованный в период с 2016 по 2018 гг. в рамках совместной железнодорожной технологической инициативы стран Европы и Великобритании Shift2Rail. В настоящее время полученные результаты используются Агентством Европейского союза по железным дорогам (European Union Agency for Railways). Как пишут J.A. Rojas и соавторы, «до настоящего времени агентство руководствовалось традиционными подходами, ориентированными на приложения для поддержки обмена данными между различными субъектами, взаимодействующими в сфере железнодорожного транспорта. Это приводило к созданию изолированных цифровых сред, что создавало барьеры для взаимодействия цифровых технологий и увеличивало затраты на обслуживание и инновации» [11]. Исследователями предложен ряд решений на основе онтологий, позволяющие создать семантический слой для интеграции разнородных данных реестров Агентства. Среди таких решений онтология транспортной инфраструктуры и типов транспортных средств, представляемая, в том числе в виде графа знаний, и мобильное приложение для пользователей.

Помимо вышеизложенного, объяснение роста научного и практического интереса к возможностям символьного подхода и онтологиям находим в концепции «Индустрия 5.0». Ее центральной идеей полага- ется «человекоцентричная экономика», в которой фокус внимания смещается с экономического и технологического аспектов взаимодействия человека и машины на социальный и экологический [12]. Эти аспекты в полной мере учитываются в гибридных мультиагентных системах, позволяющих интеграцию науки, образования и производства в сфере железнодорожного транспорта, исходя из идеи о разделяемых подходах, методах и технологиях в совместной деятельности отрасли и отраслевых вузов.

В обозначенном контексте преимуществом символьного подхода для системы «отрасль – отраслевой вуз» является обращение к разделяемым человеком и машиной формам представления знаний, извлекаемых из корпоративных данных. Такими элементами баз знаний рассматриваются онтологии, которые, в отличие от нейронных сетей, могут интерпретироваться человеком. Это придает системам управления отраслевыми знаниями личностно-ориентированный характер и позволяет использование в комплексе с образовательными технологиями в процессе формирования и развития компетенций субъекта труда. На данный факт обращают внимание G. Dante и соавторы, отмечая, что знания как составляющая профессиональных компетенций человека могут быть использованы для развития бизнес-интеллекта компаний [13].

Роль, которую играет ЦЖД в цифровой трансформации взаимодействия отрасли с отраслевыми вузами, можно описать, обратившись к принципу интеллектуальной мобильности. Будучи понятием логистики, мобильность в «цифровой» интерпретации связывается с управлением информационными потоками в некоторой виртуальной среде. В вузах, аналогично отраслевым предприятиям, цифровые логистические процессы осуществляются с использованием знаниевых ресурсов (доставка контента обучающимся, накопление и хранение знаний, их обогащение и др.). Как полагают исследователи, обращение к онтологиям и стандартам Semantic Web позволит создание ресурса, разделяемого деловыми, научными и образовательными ор- ганизациями [14]. Такой ресурс как SharePoint может рассматриваться ядром научно-образовательно-производственной среды в русле движения Open Science.

Очевидно, что реализация цифровой модели взаимодействия отрасли и отраслевого вуза потребует разработки соответствующих теоретико-методологических оснований и реализующего инструментария. Попытка создания теоретических и практических решений была предпринята в рамках научно-исследовательского проекта «Цифровая модель взаимодействия ОАО «РЖД» и ФГБОУ ВО СГУПС в системе управления знаниями в форме онтологий» (шифр 2.2022-ГЗ, рег. № НИОКТР 109-00011-22-00).

Одним из положений, объясняющих интеграцию науки, образования и производства в контексте ЦЖД, явилась ориен- тированность на достаточно универсальную идею «умного контракта». Ее суть заключается в использовании искусственных интеллектуальных (ИИ) агентов в качестве посредников при взаимодействии ролей в бизнес-процессах организации. Ролевые агенты полагаются носителями знаний об установленных в организации регламентах и следят за их выполнением. Они взаимодействуют с носителем должности (человеком) и обеспечивают его нормативное поведение. При этом образовательный процесс рассматривается как бизнес-процесс, а образовательные программы как нормативные документы. Отраслевые базы знаний, представленные в форме онтологий, являются разделяемым ресурсом, используемым в процессе профессиональной подготовки отраслевых кадров.

В итоге формируется новая архитектура системы управления знаниями, в которой появляется виртуальная научно-образовательно-производственная среда как надстройка над реальной средой в виде взаимодействующих ИИ агентов. Взаимодействие виртуальной и реальной сред осуществляется через взаимодействия виртуальных ИИ агентов с людьми (преподавателями, обучающимися, сотрудниками, представителями науки и производства). При таком подходе принципиальным становится вопрос о переводе руководящих документов в форму баз знаний, которые можно использовать для построения мультиагентных систем.

Подводя итоги всему вышеизложенному, необходимо отметить, что практически все документы, циркулирующие в современных вузах, представлены в текстовой и гипертекстовой формах. Эти формы представления знаний рассчитаны на восприя- тие исключительно человеком, поэтому их перевод в машинно-ориентированные формы является ключевой и, как показывает практика, сложной задачей.

Обращение к концепции ЦЖД и цифровым технологиям, которые должны разделяться отраслью и отраслевыми вузами, открывает перспективу создания гибрид- ного интеллекта, основанного на отраслевых знаниях. Такие знания перераспределяются между искусственными и естественными интеллектуальными агентами, взаимодействующими на основе «умных контрактов». Вокруг открытого ресурса отраслевых знаний, разделяемого взаимодействующими партнерами благодаря обращению к формату онтологий, формируется научно-образовательнопроизводственная среда, обеспечивающая интеграцию науки, образования и производства.