Preview

Радиопромышленность

Расширенный поиск

О МЕТРИКЕ АВТОНОМНОСТИ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОСТИ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ И КИБЕРФИЗИЧЕСКИХ СИСТЕМ

https://doi.org/10.21778/2413-9599-2018-1-74-86

Полный текст:

Аннотация

Киберфизические системы (КФС) и робототехнические комплексы (РТК) объединяет наличие систем управления. КФС – это более общее понятие, которое включает в себя и роботов. Выделяют несколько уровней управления КФС начиная с рефлексного уровня. Для современных автономных РТК создают системы принятия решений (СПР) на логическом уровне, в которых выполняется логический вывод и автоматическое конструирование алгоритмов из продукций «Если – то», соответствующих элементарным действиям РТК. В области искусственного интеллекта логическим выводом занимались экспертные системы, которые теперь называют «логически решающие системы», или «разуматоры». Для оценки их интеллектуальности используют метрику «переменные, правила», которая базируется на оценке максимально возможного количества комбинаций, равного факториалу от количества правил принятия решений (продукций). В этом случае критерием оценки является «самый худший случай сложности» при полном переборе всех возможных правил, описывающих ситуацию. Автономность РТК определяется интеллектуальностью их систем управления, выражающейся в способности РТК принимать решения в различных ситуациях. В качестве метрики оценки интеллектуальности КФС и РТК предложено использовать метрику «переменные, правила». Показано, что миварные разуматоры за счет нового представления данных и линейной вычислительной сложности логического вывода (без перебора!) позволяют на обычных компьютерах решать со скоростью более миллиона продукционных правил в микросекунду задачи ситуационного управления для КФС и автономных многоуровневых РТК различного назначения и базирования.

Об авторе

О. О. Варламов
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана; Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет; НИИ «МИВАР»
Россия

Варламов Олег Олегович – доктор технических наук, профессор; профессор, директор НИИ «МИВАР».

127521, Москва, ул. Октябрьская, д. 72, тел.: 8 (926) 276-76-45



Список литературы

1. Варламов О.О. Эволюционные базы данных и знаний для адаптивного синтеза интеллектуальных систем. Миварное информационное пространство. М.: Радио и связь, 2002. 288 c.

2. Люгер Дж. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / 4-е изд.; пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. 864 с.

3. Варламов О.О. О необходимости перехода от теории искусственного интеллекта к разработке теории активного отражения // Известия ЮФУ. Технические науки. 2007. Т. 77. № 2. С. 89–95.

4. Варламов О.О. Миварный подход как основа качественного перехода на новый уровень в области искусственного интеллекта // Радиопромышленность. 2017. № 4. С. 13–25.

5. Патент РФ № 2607995. Автоматизированное построение маршрута логического вывода в миварной базе знаний / Варламов О.О., Хадиев А.М., Чибирова М.О., Сергушин Г.С., Антонов П.Д. Заявитель и патентообладатель: ООО «Мивар»; заявл. 11.02.2015, опубл. 11.01.2017. Бюл. № 2.

6. Варламов О.О. Системы обработки информации и взаимодействие групп мобильных роботов на основе миварного информационного пространства // Искусственный интеллект. 2004. № 4. С. 695–700.

7. Варламов О.О., Лазарев В.М., Чувиков Д.А., Джха П. О перспективах создания автономных интеллектуальных роботов на основе миварных технологий // Радиопромышленность. 2016. № 4. С. 96–105.

8. Shadrin S.S., Varlamov O.O., Ivanov A.M. Experimental Autonomous Road Vehicle with Logical Artificial Intelligence. Journal of Advanced Transportation, vol. 2017, (accessed 01.02.2018) Article ID2492765, 10 p., 2017. DOI:10.1155/2017/2492765. Available at: https://www.hindawi.com/journals/jat/2017/2492765/ (accessed 01.02.2018)

9. Шадрин С.С., Иванов А.М., Невзоров Д.В. Автономное колесное транспортное средство в составе интеллектуальных транспортных систем // Естественные и технические науки. 2015. Вып. 6 (84). С. 309–311.

10. Шадрин С.С. Методология создания систем управления движением автономных колесных транспортных средств, интегрированных в интеллектуальную транспортную среду: автореферат дис. ... д-ра техн. наук. Москва, 2017. 34 с.

11. Вычисление произвольных алгоритмов функционирования сервисных роботов на основе миварного подхода / Е.А. Жданович, П.К. Чернышев, К.А. Юфимычев, Д.В. Елисеев, Д.А. Чувиков // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 226–242.

12. Применение миварной экспертной системы для планирования движения мобильного сервисного робота / Е.А. Жданович, А.А. Панферов, К.А. Юфимычев, А.М. Хадиев, Д.В. Елисеев // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 243–254.

13. Орфеев Ю.В., Тюхтин В.С. Мышление человека и искусственный интеллект. М.: Мысль, 1978. 152 c.

14. Интеллектуальное планирование траекторий подвижных объектов в средах с препятствиями / под ред. В.Х. Пшихопова. М.: Физматлит, 2014. 300 с.

15. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Дискретная математика / под ред. В.М. Курейчика. М.: Физматлит, 2014. 496 с.

16. Парамонов С. Зачем нам всем нужен SAT и все эти P-NP. Ч. 1. 2016 [Электронный ресурс]. URL: https://habrahabr.ru/post/207112/ (дата обращения: 15.01.2018)

17. Практический пример использования миварного подхода для создания экспертной системы в предметной области «геометрия» / П.Д. Антонов, М.О. Чибирова, Е.А. Жданович, Г.С. Сергушин, Д.В. Елисеев // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 131–143.

18. Чибирова М.О. Сравнительный анализ миварного подхода с подходами, основывающимися на онтологиях и когнитивных картах // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 55–66.

19. Чибирова М.О. Структурное развитие миварного подхода: классы и отношения // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 44–54.

20. Чибирова М.О. Необходимость добавления ограничений и прецедентов для развития миварного информационного пространства // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 67–78.

21. Хадиев А.М. Разработка и практическая реализация миварной машины логического вывода // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 79–89.

22. Сергушин Г.С. Компьютерно-реализованная система для автоматизированного построения маршрута логического вывода в миварной базе знаний // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 90–99.

23. Сергушин Г.С. Разработка миварных АСУ ТП для различных применений в автомобильно-дорожной сфере // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 100–111.

24. Черненький В.М., Терехов В.И., Гапанюк Ю.Е. Структура гибридной интеллектуальной информационной системы на основе метаграфов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. № 9. С. 3–13.

25. Гапанюк Ю.Е., Ревунков Г.И., Федоренко Ю.С. Предикатное описание метаграфовой модели данных // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016. Т. 14. № 12. С. 122–131.

26. Метаграфовый подход для описания гибридных интеллектуальных информационных систем / В. М. Черненький, Ю.Е. Гапанюк, Г.И. Ревунков, В.И. Терехов, Ю.Т. Каганов // Прикладная информатика. 2017. Т. 12. № 3 (69). С. 57–79.

27. Метаграфы как базовая модель проектного подхода в обучении интеллектуальным информационным системам // Управление качеством инженерного образования. Возможности вузов и потребности промышленности / Тезисы докладов второй международной научно-практической конференции / Ю.Е. Гапанюк, Г.И. Ревунков, В.И. Терехов, В.М. Черненький, С.Б. Спиридонов. 2016. С. 166.

28. Черненький В.М., Терехов В.И., Гапанюк Ю.Е. Представление сложных сетей на основе метаграфов // Нейроинформатика-2016: сборник научных трудов. В 3 ч. 2016. С. 225–235.

29. Использование метаграфового подхода в обучающей программе по формированию пептидной цепи / Ю.Е. Гапанюк, Г.И. Ревунков, С.Б. Спиридонов, М.А. Белянова, Ю.М. Бутылева, А.С. Туркевич, З.Д. Кадиев // Естественные и технические науки. 2017. № 6 (108). С. 146–148.

30. Визуализация геоданных на основе метаграфового подхода с использованием фреймворка CESIUMJS / Ю.Е. Гапанюк, Г.И. Ревунков, С.Б. Спиридонов, А.В. Стародубцев, В.О. Слепенков, И.И. Семенченко, П.П. Пивкин // Естественные и технические науки. 2017. № 6 (108). С. 149–151.

31. Терехов В.И. Применение гибридных систем вычислительного интеллекта для выбора рационального варианта управленческого решения // Военная мысль. 2009. № 11. С. 29–34.

32. Пролетарский А.В., Скворцова М.А., Терехов В.И. Гибридная интеллектуальная система оценки рисков на основе неструктурированной информации // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2017. № 1. С. 66–74.

33. Терехов В.И., Черненький И.М. Разработка варианта принятия решения с помощью метода анаморфирования // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016. Т. 14. № 12. С. 132–139.

34. Тоноян С.А., Сараев Д.В. Темпоральные модели базы данных и их свойства // Инженерный журнал: наука и инновации. 2014. № 12 (36). С. 15.

35. Балдин А.В., Тоноян С.А., Елисеев Д.В. Язык запросов к миварному представлению реляционных баз данных, содержащих архив информации из предыдущих кадровых систем // Инженерный журнал: наука и инновации. 2013. № 11 (23). С. 20.


Для цитирования:


Варламов О.О. О МЕТРИКЕ АВТОНОМНОСТИ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОСТИ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ И КИБЕРФИЗИЧЕСКИХ СИСТЕМ. Радиопромышленность. 2018;28(1):74-86. https://doi.org/10.21778/2413-9599-2018-1-74-86

For citation:


Varlamov O.O. ABOUT METRICS OF SELF-SUFFICIENCY AND INTELLIGENCE OF ROBOTIC COMPLEXES AND CYBERPHYSICAL SYSTEMS. Radio industry (Russia). 2018;28(1):74-86. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2413-9599-2018-1-74-86

Просмотров: 126


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2413-9599 (Print)
ISSN 2541-870X (Online)