Квантовый «Сильный» вычислительный ИИ в интеллектуальном управлении беспилотным воздушным судном мультикоптерного типа: технологии оптимизации баз знаний на квантовых мягких вычислениях
Автор: Боровинский В.В., Капков Р.Ю., Кузьмин А.Е., Романович Я.С., Решетников А.Г., Тятюшкина О.Ю., Ульянов С.В.
Журнал: Сетевое научное издание «Системный анализ в науке и образовании» @journal-sanse
Рубрика: Современные проблемы информатики и управления
Статья в выпуске: 1, 2025 года.
Бесплатный доступ
Рассмотрены возможности применения интеллектуальной системы управления (ИСУ) беспилотным воздушным судном (БВС). Подробно представлены этапы проектирования встраиваемой ИСУ на основе технологии квантовых и мягких вычислений. В частности, описывается возможность обучения реального БВС со встроенным генетическим алгоритмом, раскрыты варианты применения математического моделирования для извлечения обучающего сигнала. Особое внимание уделено программным инструментариям - «Оптимизаторам баз знаний на мягких и квантовых вычислениях», которые применяются для проектирования встраиваемой самоорганизующейся квантовой ИСУ в непредвиденных ситуациях управления. Представлены эффекты полученные за счет применения квантовых самоорганизующихся контроллеров, встроенных в контур управления ИСУ. Показано квантовое преимущество и превосходство ИСУ над классическими и нечеткими системами управления.
Интеллектуальное управление, сильный искусственный интеллект, квантовое управление, беспилотное воздушное средство
Короткий адрес: https://sciup.org/14133455
IDR: 14133455 | УДК: 512.6,
Quantum “strong” computational AI - control of unmanned air vehicle of multi-copter type: knowledgebase optimizations on quantum soft computing technology
The possibilities of application an intelligent control system (ISU) for an unmanned aerial vehicle (UAV) are considered. The stages of designing an embedded ICU based on quantum and soft computing technology are presented in detail. In particular, the possibility of training a real UAV with a built-in genetic algorithm is described, and options for using mathematical modeling to extract a training signal are disclosed. Special attention is paid to software tools - "Knowledge base Optimizers based on soft and quantum computing", which are used to design embedded self-organizing quantum information systems in unpredicted control situations. The effects obtained through the use of quantum self-organizing controllers embedded in the control feedback loop of the ICU are presented. The quantum advantage and superiority of ICS over classical and fuzzy control systems is demonstrated.
