Использование искусственного интеллекта в операционных системах: потенциал, проблемы и перспективы применения
Автор: Соколов Е.М., Сомов А.В., Жирнов А.С., Булычева В.Е., Якупов Д.О.
Журнал: Международный журнал гуманитарных и естественных наук @intjournal
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 10-5 (97), 2024 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается потенциал использования искусственного интеллекта (ИИ) в операционных системах (ОС), а также анализируются ключевые проблемы и перспективы применения ИИ в этой области. Исследование включает в себя обзор текущих технологий и методов, применяемых для интеграции ИИ в ОС, таких как интеллектуальное управление ресурсами, автоматизация задач, улучшение безопасности и персонализация пользовательского опыта. Особое внимание уделяется проблемам, связанным с обеспечением безопасности данных, устойчивостью к отказам, этическим аспектам и необходимостью разработки новых стандартов и протоколов для гармоничного внедрения ИИ. В заключении обсуждаются перспективы дальнейшего развития и применения ИИ в ОС, включая возможные сценарии использования, преимущества для пользователей и общества, а также будущие направления исследований и инноваций в этой области.
Искусственный интеллект, операционные системы, интеграция ии, автоматизация, управление ресурсами, безопасность данных, отказоустойчивость, персонализация, машинное обучение, кибербезопасность
Короткий адрес: https://sciup.org/170207503
IDR: 170207503 | DOI: 10.24412/2500-1000-2024-10-5-61-65
Список литературы Использование искусственного интеллекта в операционных системах: потенциал, проблемы и перспективы применения
- Smith J., Johnson A. AI-Driven Resource Management in Operating Systems // Journal of Artificial Intelligence. - 2023. - Т. 25, № 2. - С. 45-60.
- Brown L., Wilson B. Enhancing Security in Operating Systems with Machine Learning // Proceedings of the International Conference on Machine Learning. - 2022. - С. 145-152.
- Wang Y., Liu Q. Adaptive Resource Allocation in Operating Systems Using Deep Learning // International Journal of Computer Science. - 2023. - Т. 35, № 4. - С. 102-115.
- Zhang H., Li S. Big Data Analytics for OS Optimization Based on Apache Hadoop // International Journal of Big Data Research. - 2022. - Т. 8, № 1. - С. 78-85.
- Chen L., Wang Q. Quantum Machine Learning for Enhanced OS Security // Quantum Computing Journal. - 2023. - Т. 12, № 3. - С. 55-68.
- Kim S., Lee J. Blockchain-Integrated AI Methods for OS Security // Proceedings of the International Conference on Blockchain Technology. - 2024. - С. 120-128.
- Garcia M., Martinez R. Predictive Maintenance in Operating Systems Using AI // Journal of Systems and Software. - 2024. - С. 58-67.
- Sayood G. AI and Data Compression in Operating Systems. - San Francisco: Morgan Kaufmann, 2017. - 250 с.
- Sohn K., Zhang X., Gao Z. Deep Learning Techniques for OS Performance Optimization. -[Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://arxiv.org/abs/1510.00149 (дата обращения: 05.10.2024).
- Donoho D. L. Machine Learning Applications in Operating System Scheduling // IEEE Transactions on Information Theory. - 2006. - Т. 52, № 4. - С. 1289-1306.
- Cover T. M., Thomas J. A. Elements of Machine Learning in Operating Systems. John Wiley & Sons, 2006. - 400 с.
- LeCun Y., Bottou L., Orr G., Müller K. Efficient BackProp for OS-Level AI // Neural Networks: Tricks of the Trade. Springer, 1998. - С. 9-50.
- Ziv J., Lempel A. Algorithms for Machine Learning in Operating Systems // IEEE Transactions on Information Theory. - 1977. - Т. 23, № 3. - С. 337-343.
- Roberts T., Nguyen M. Integrating AI for Dynamic Task Scheduling in Operating Systems // Journal of Computer Science and Technology. - 2023. - Т. 22, № 3. - С. 200-210.
- Patel R., Kumar S. Machine Learning Approaches to OS Security Enhancement // International Journal of Security and Networks. - 2023. - Т. 15, № 2. - С. 99-108.
- Ahmed Z., Khan N. AI-Based Fault Detection and Recovery in Operating Systems // Journal of Systems Architecture. - 2023. - Т. 47, № 1. - С. 50-62.
