×

Вы используете устаревший браузер Internet Explorer. Некоторые функции сайта им не поддерживаются.

Рекомендуем установить один из следующих браузеров: Firefox, Opera или Chrome.

Контактная информация

8 908 511 35 70
ivdon3@bk.ru

  • Система автоматизированной оценки качества мяса на основе интеграции компьютерного зрения и трансферного обучения

    • Аннотация
    • pdf

    В настоящей статье рассматривается проблема повышения точности и объективности оценки качества мяса. Представлен подход к автоматизированной оценке качества продукта, основанный на интеграции системы компьютерного зрения (СКЗ) и методов глубокого обучения. Здесь использована сверточная нейронная сеть VGG-16, предварительно обученная на большом наборе данных ImageNet, что позволило эффективно применить трансферное обучение. Описан процесс предварительной обработки данных, архитектура используемой нейронной сети. Приведены результаты обучения и валидации модели, демонстрирующие высокую точность классификации образцов мяса по признаку «свежее/испорченное». Подчеркивается потенциал предложенного подхода для автоматизации контроля качества в мясной промышленности и снижения влияния субъективных факторов.

    Ключевые слова: компьютерное зрение, глубокое обучение, сверточная нейронная сеть, трансферное обучение, оценка качества мяса, автоматизация процесса, классификация изображений, автоматизация контроля качества

    2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами , 4.3.1 - Технологии, машины и оборудование для агропромышленного комплекса

  • Интеллектуальный чат-бот для информационной поддержки пользователей в автоматизированных системах образовательного назначения

    • Аннотация
    • pdf

    Статья посвящена разработке и внедрению интеллектуального чат-бота для информационной поддержки сотрудников и студентов университета. Решение интегрировано в единый личный кабинет и основано на локально развернутой языковой модели Gemma, платформе автоматизации n8n и векторной базе данных Supabase. Описаны методология проектирования, сравнительный анализ технологий, архитектура системы, процесс реализации и результаты тестирования. Внедрение системы позволило автоматизировать 85% рутинных запросов, сократить среднее время ответа до 1.8–2.1 с и повысить удовлетворенность пользователей до 4.58 баллов из 5. Результаты исследования могут быть адаптированы для различных автоматизированных систем образовательного назначения, в частности, для информационной поддержки операторов в учебных курсах компьютерных тренажеров.

    Ключевые слова: интеллектуальный чат-бот, языковые модели, искусственный интеллект, информационная поддержка, высшее образование, семантический поиск

    2.3.4 - Управление в организационных системах

  • Обеспечение информационной и кибербезопасности военнослужащих в цифровую эпоху при проведении специальной военной операции

    • Аннотация
    • pdf

    В статье анализируются современные угрозы информационной безопасности военнослужащих в зоне проведения специальной военной операции, в том числе методы социальной инженерии, разведка по открытым источникам кибершпионажа. На основе систематизации реальных инцидентов, нормативно-правового анализа и международного опыта предлагаются комплексные меры по защите персональных данных и противодействию киберугрозам — от технических решений и протоколов цифровой гигиены до организационных и правовых механизмов. Результаты исследования направлены на повышение осведомлённости личного состава, снижение влияния человеческого фактора как основной уязвимости и формирование устойчивой системы информационной безопасности в полевых условиях. Разработанные рекомендации могут быть использованы при подготовке военнослужащих, совершенствовании уставов и внедрении стандартов кибербезопасности в Вооружённых силах Российской Федерации. 

    Ключевые слова: информационная безопасность, военнослужащие, специальная военная операция, персональные данные, киберугрозы, цифровая гигиена, социальная инженерия, киберразведка, безопасность связи, военная кибербезопасность

    2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

  • Применение искусственного интеллекта в архитектурно-строительном проектировании: перспективы и вызовы

    • Аннотация
    • pdf

    В  статье  рассматриваются  аспекты использования искусственного интеллекта в архитектурно-строительном проектировании. Проектирование зданий представляет собой комплексный и многофакторный процесс, требующий тщательного анализа множества параметров, включая прочность, функциональность, экологическую устойчивость, энергоэффективность, а также соблюдение нормативных требований. В условиях глобализации и стремительного технологического прогресса возникает необходимость в инновационных подходах, способных повысить качество проектных решений и сократить сроки их реализации. Одним из перспективных направлений в этой области является интеграция искусственного интеллекта при проектирование зданий и сооружений. Искусственный интеллект трансформирует сферу строительного проектирования, предоставляя следующие значительные преимущества, такие как оптимизация проектного процесса, анализ большого объема данных и повышение качества проектных решений, разработка инновационных концепций. Проектирование зданий - сложный процесс, включающий прочность, функциональность, экологичность, энергоэффективность и соблюдение норм. В условиях глобализации и технологического прогресса необходимы инновационные подходы. Одним из перспективных решений является интеграция искусственного интеллекта, который оптимизирует проектный процесс, анализирует большие объемы данных и повышает качество решений. Искусственный интеллект автоматизирует рутинные задачи, такие как генерация чертежей и расчеты нагрузок, что позволяет архитекторам сосредоточиться на творчестве. Он также проверяет соответствие проектов нормам, прогнозирует поведение конструкций в экстремальных условиях и предлагает оптимальные материалы, снижая затраты и повышая качество. Искусственный интеллект открывает возможности для создания инновационных архитектурных решений, включая генеративный дизайн и виртуальную визуализацию. Он адаптирует проекты под индивидуальные потребности, улучшая комфорт. В статье приведен пример использования искусственного разума - система мониторинга трещин в зданиях Северо-Кавказского федерального университета (город Ставрополь) . Она анализирует изображения дефектов с помощью глубокого обучения и компьютерного зрения, определяя их параметры и причины возникновения. В перспективе система сможет работать с видеоматериалами в реальном времени. Взаимопроникновение искусственного разума и процессов проектирования представляет собой динамично развивающееся и перспективное направление, обладающее большим потенциалом для повышения качества проектных решений. Однако для успешного внедрения искусственного разума необходимо учитывать не только технические аспекты, но и этические и социальные вопросы, связанные с его применением. В будущем можно ожидать дальнейшего развития технологий искусственного интеллекта в архитектуре и строительстве, что приведёт к созданию более устойчивых, энергоэффективных и инновационных зданий, соответствующих современным требованиям и ожиданиям общества.

    Ключевые слова: строительство, искусственный интеллект, современные тенденции, современные технологии проектирования, строительная отрасль, нейросети, строительные процессы, Северный Кавказ

    2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения

  • Интеллектуальная поддержка принятия решений в организационном управлении разработкой программных проектов

    • Аннотация
    • pdf

    Стремительная цифровизация и переход к гибким методологиям управления ставят перед руководителями ИТ-проектов принципиально новые задачи. Если раньше классические схемы планирования обеспечивали стабильность процессов, то сегодня они все чаще становятся уязвимыми перед хаотичностью требований и кадровым дефицитом в отрасли. Парадоксальным образом технологический прогресс, порождающий эти вызовы, одновременно предлагает инструменты для их преодоления — интеллектуальные ассистенты начинают играть роль стратегических партнеров в принятии решений. Центральным элементом исследования стал эксперимент по интеграции когнитивного помощника в рабочие процессы компании Timetta. Анализ двенадцатимесячного цикла внедрения выявил любопытный паттерн: сочетание генеративных языковых моделей с предиктивной аналитикой не просто оптимизировало рутинные операции, но изменило саму логику взаимодействия в командах. Автоматизация обработки 63% типовых запросов через NLP-механизмы высвободила ресурсы для решения креативных задач, что отразилось на ключевых метриках – время реакции сократилось вдвое, а индекс лояльности сотрудников достиг рекордных значений. Неожиданным открытием стала «зона синергии» между искусственным и человеческим интеллектом. Вопреки ожиданиям скептиков, алгоритмы не подменили менеджеров, а стали своеобразным «усилителем когнитивных способностей». Динамические дашборды и сценарное моделирование рисков трансформировали не столько процессы, сколько мышление участников проектов. Однако успех этой коллаборации оказался хрупким – эффективность системы резко падала при попытках полной замены специалистов, что подчеркивает важность баланса в гибридных моделях управления. Практические результаты исследования ставят перед сообществом новые вопросы. Как кастомизировать алгоритмы под культурные особенности команд? Какие этические рамки установить для ИИ-посредников в конфликтных ситуациях? Ответы на эти вызовы станут определяющими для следующего этапа эволюции проектного менеджмента, где технологическая мощь будет не конкурентом, а продолжением человеческой экспертизы.

    Ключевые слова: организационное управление, программные проекты, интеллектуальная система поддержки принятия решений, управление знаниями, онтология, искусственный интеллект, риск менеджмент, прогнозная аналитика, распределение ресурсов, гибкое управление

    2.3.4 - Управление в организационных системах

  • Анализ изменения продолжительности распутицы в районах Крайнего Севера и местностях, приравненных к ним

    • Аннотация
    • pdf

    На основе проведенного исследования выполнен анализ изменения продолжительности весенней и осенней распутиц для республики Карелия с учетом особенностей грунта земляного полотна, продолжительности морозного периода, месторасположения района, среднемесячных температур воздуха за период 2019-2023 гг. Даны рекомендации по полученным результатам. 

    Ключевые слова: весенняя распутица, осенняя распутица, глубина промерзания грунта, автомобильные дороги, эксплуатация, строительство автомобильных дорог, районы Крайнего Севера

    2.1.10 - Экологическая безопасность строительства и городского хозяйства , 2.1.7 - Технология и организация строительства