3 апреля 2024 года состоялось заседание совместного семинара РАИИ и ФИЦ ИУ РАН «Проблемы искусственного интеллекта».
На заседании семинара был представлен доклад на тему «Современные методы аналитики данных в системах интеллектуального мониторинга трудно формализуемых процессов».
Докладчик: доктор технических наук, профессор Сергей Михайлович Ковалев (главный научный сотрудник Ростовского филиала ВНИИАС, профессор кафедры автоматики и телемеханики на железнодорожном транспорте Ростовского государственного университета путей сообщения, Ростов-на-Дону)
Аннотация доклада
В докладе рассматривались теоретические элементы новой технологии интеллектуального мониторинга сложных технологических процессов на основе методов предиктивной аналитики данных. В основу разрабатываемой технологии положена идея выявления целевых событий в контролируемом процессе на основе анализа характерных изменений, наблюдаемых в системной модели в преддверии появления данных событий (например, отказов технических устройств или нарушений в развитии процесса) с целью принятия превентивных решений.
Для реализации предиктивного подхода требуется решить две задачи:
- первая задача связана с ответом на вопрос о принципиальном существовании предвестников-предикторов;
- вторая задача связана с разработкой специального класса предикторных моделей, способных в реальном времени реагировать на появление в контролируемом процессе предикторных паттернов.
Решение первой задачи заключалось в серии математических экспериментов, подтверждающих наличие особых паттернов во временных рядах в преддверии точек бифуркации (смены режимов). С этой целью выполнялась серия экспериментов по провоцированию появления предикторов в искусственных процессах.
Для достижения второй цели (а именно разработки класса предиктивных моделей) предлагается использовать новый класс нечетких эволюционирующих систем с инкрементным механизмом обучения, обладающих свойством структурной чувствительности – способности модели реагировать на предикторные события структурными изменениями в ее базе знаний.
Эксперименты показали, что при приближении к точкам бифуркации происходит смена активаций нечетких правил в базе знаний эволюционирующей модели.
Заседание состоялось в конференц-зале ФИЦ ИУ РАН (Москва, ул. Вавилова, дом 44, корп. 2, пом. 124) в смешанном формате.