В статье формализуется таксономия шаблонов проектирования на основе нейронных суррогатных программных моделей. Описывается методология программирования относительно общей для всех шаблонов проектирования программ. Исследование закладывает фундамент для нового класса рабочих процессов инженеров-программистов, основанных на программировании с использованием суррогатов программ.
В статье рассматривается подход к выявлению противоречий между нормативными документами на естественном языке с использованием методов искусственного интеллекта. Внедрение «умных» стандартов, которые позволяют машинам автоматически понимать и применять нормативные требования, является важным этапом цифровой трансформации, однако на практике интеграция таких стандартов с традиционными нормативными документами неизбежна. При этом наличие противоречий между разными стандартами существенно усложняет их автоматическое применение и вызывает сбои в работе информационных систем. Автором предлагается новый подход к автоматизированному выявлению потенциальных противоречий, основанный на кластеризации текстовых данных с последующим анализом дисперсии эмбеддингов нормативных положений. Используется модель больших языковых эмбеддингов «text-embedding-ada-002», что позволяет преобразовать тексты в семантические векторные представления. Далее применяются методы кластеризации и количественный анализ внутрикластерной дисперсии, а также метрика оптимального транспорта (Earth Mover’s Distance) для оценки различий между группами нормативных положений. Проведённые эксперименты на синтетических данных показали, что предложенный подход способен выявлять более 70% искусственно внесённых противоречий, однако выявлено значительное количество ложноположительных результатов, обусловленных влиянием различий в структуре и мета-данных документов. Полученные предварительные результаты демонстрируют возможность автоматизированного выделения областей потенциальных противоречий для последующего экспертного анализа. Практическая значимость работы заключается в создании программного решения, позволяющего автоматизировать поиск противоречий в больших массивах нормативной документации и обеспечить корректность взаимодействия как между системами, так и между человеком и машиной. Материалы статьи будут полезны разработчикам интеллектуальных систем автоматизации нормативной документации и специалистам, занимающимся цифровой трансформацией в сфере стандартизации.
В данной работе представлена методика автоматизированной классификации нормативной документации на основе кластеризации эмбеддингов. Актуальность исследования обусловлена значительным объемом нормативных документов в промышленности и информационных технологиях, что затрудняет их систематизацию и анализ. Предложенный подход включает этапы предобработки текстов, извлечения эмбеддингов, кластеризации с использованием агломеративного метода и интерпретации результатов с помощью генеративных языковых моделей. В ходе экспериментов проведена оценка различных моделей для векторизации текстов, а также выполнена кластеризация с применением косинусной метрики. Результаты показали, что метод обеспечивает высокую точность выделения тематических групп, превосходя традиционные алгоритмы на основе частотного анализа (BoW, TF-IDF).
Данная статья посвящена вопросу эффективного управления трудовыми ресурсами в организации на основе методов предиктивной аналитики. Рассматриваются тенденции современного рынка в контексте проведения эмпирических исследований человеческого капитала. Ввиду малого распространения прогностического подхода и упору на реактивные модели предлагается общая методология для структурирования практической аналитики в компании с использованием алгоритмов машинного обучения, даются рекомендации по ее внедрению.
Выявляются и анализируются положения уголовного, уголовно-исполнительного и уголовно-процессуального законодательства, предоставляющие излишне широкое усмотрение или возможность выбора противоположных решений судьями и сотрудниками исправительных учреждений при назначении и исполнении наказания. Делается вывод о том, что недостатки законодательства являются коррупциогенным фактором при определении размера (сроков) и вида наказания и дисциплинарного взыскания, а также сроков начала исполнения приговора.
В статье рассматривается проблема оптимизации производительности систем искусственного интеллекта в реальном времени. Предложена гибридная архитектура мониторинга, сочетающая традиционные методы с машинным обучением. Проведено экспериментальное исследование, показавшее повышение производительности на 25-30% и снижение затрат на инфраструктуру на 25%. Результаты могут применяться для масштабирования существующих ИИ-систем.
Приведены сведения о содействии проектам развития интеллектуальной экономики, оснащенной Искусственными Интеллектами. Статья призвана способствовать вдохновению к инвестированию в исследования и приложения Искусственного Интеллекта. Актуализирована диалектика явления «Искусственный интеллект и антропоморфизм», введен и обоснован постулат «Искусственный Интеллект – участник духовного производства». Предпринята презентация терминов «Интеллект – роботизированные производства», «Антропоморфизм психотипов искусственного интеллекта», «Психотип искусственного интеллекта».
Предложен гибридный подход по распознаванию действий человека-оператора в коллаборативных роботизированных средах, сочетающий методы компьютерного зрения и большие языковые модели. Разработана модифицированная метрика WSAA, позволяющая оценивать полученные результаты с учетом точности и адаптивности модели. Наилучшие результаты показала модель Llama3.2-Vision, продемонстрировав высокую точность распознавания и устойчивость к изменениям в условиях окружающей среды. Предложенный подход может быть применен для повышения эффективности взаимодействия человека и робота в промышленных условиях.
В статье описывается управление машиностроительного производств с использованием искусственных глубоких нейронных сетей, входящих в модели дискретного выбора и в модель симуляции физических процессов управления производством. Такие гибридные системы автоматического управления производством намного эффективно и качественно управляют процессами и техническими объектами на производстве
В настоящей работе приведен анализ кинематических координат мехатронного профилографа при движении датчика измерения по окружности, предназначенного для измерения профилей поверхностей изделий. В работе рассмотрены возможные траектории движения мехатронного профилографа и приведен кинематический анализ для одной из траекторий – движению датчика по окружности. В ходе работы получены зависимости кинематических характеристик датчика от характеристик двигателей при движении по окружности с обеспечением постоянства абсолютной скорости выходного звена.