Архив статей журнала
Обсуждается развитие новых видов интеллектуальной когнитивной робототехники с учетом возрастающих потребностей применения роботизированных социотехнических систем в промышленных / непромышленных сферах (особенно для применения в катастрофических ситуациях типа техногенных аварий или коронавирус) и развития квантовых сквозных ИТ. Промышленная революция «Индустрия 4.0» и третья квантовая революция «Квантовая программная инженерия» предопределили развитие нового направления - интеллектуальное когнитивное управление роботизированными социотехническими системами как основы проекта «Индустрия 5.0». Одной из основных проблем стала необходимость исследования взаимодействия человека-оператора с роботом и перераспределения зон ответственности между роботами в коллективе (толпе - swarm) роботов, человеком - оператором и роботом, а также выявления предельных возможностей допустимой работоспособности (Affordance / Kansei / Kawaii Engineering) роботов в различных проблемно-ориентированных областях. Проведен анализ развития моделей роботизированных социотехнических систем и построения образовательных процессов с нестандартной логикой подготовки ИТ-специалистов нового поколения в условиях стремительного разрыва между образовательными процессами и требованиями к базовым знаний в области квантовых сквозных ИТ. Представлена методология, разработанная в ЛИТ им. М. Г. Мещерякова ОИЯИ, по подготовки ИТ-специалистов нового поколения для управления физическими экспериментами, квантового интеллектуального управления физическими установками в мегасайнс проектах типа NICA, роботов - беспилотников радиационного контроля окружающей среды и др.
Рассматриваются основы построения и развития пятой и шестой промышленных революций (I5.0 / I6.0) как развитие результатов проекта Индустрия 4.0 (I4.0) с применением моделей интеллектуальной когнитивной робототехники, квантовой программной инженерии, квантового интеллектуального управления и дружественных интерфейсов типа «мозг - компьютер», «человек - робот». Обсуждаются вопросы построения физических законов интеллектуального управления роботизированными социотехническими системами на основе законов информационно-термодинамического распределения критериев устойчивости, управляемости и робастности. Извлеченная квантовая информация позволяет сформировать дополнительную «социальную» термодинамическую силу управления, скрытую в информационном обмене между агентами многокомпонентной социотехнической системе.
Рассмотрены принципы и методы построения моделей квантового «сильного» вычислительного интеллекта на основе инструментария квантового глубокого обучения с применением квантовых нейронных сетей и квантового генетического алгоритма. Обсуждаются дополнительные особенности моделей квантового перцептрона и модели инженерии квантового глубокого обучения при применении инструментария оптимизации баз знаний интеллектуальных регуляторов на основе QCOptKBTM в задачах квантового интеллектуального управления роботизированными социотехническими системами в проектах «Индустрия 4.0 / 5.0 /6.0». Описание особенностей квантового глубокого обучения позволяет точнее и глубже освоить возможности инструментария QCOptKBTM, который включает в себя этапы обучения и извлечения (из исходных данных) сигнала обучения за счет инструментария SCOptKBTM на технологии мягких вычислений, и далее рассматривается как классические данные. За счет операторов квантовых вычислений классические данные кодируются кубитами, осуществляется оптимальный выбор квантовой корреляции между искомыми решениями и применением конструктивной интерференции извлекается искомый результат путем измерения. Таким образом, разработанный интеллектуальный инструментарий SCOptKBTM и QCOptKBTM включает принципы квантового глубокого обучения, и также как в случае технологии мягких вычислений, формирует оптимальную структуру теперь квантовой нейронной сети, а за счет применения квантового генетического алгоритма ускоряет поиск искомого решения.