logo
Материалы к вопросам 2012_01_03

6 Перспективные информационные технологии в научно-исследовательской деятельности

В список новых перспективных технологий включены те технологии, характер которых определён как «передовой», зачастую находящиеся только в теоретической разработке. В области информационных технологий к наиболее перспективным относят:

Искусственный интеллект— наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.

Области (направления) современного ИИ:

  1. моделирование рассуждений (создание символьных систем, на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение). Как правило, предлагаемая задача уже формализована, то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: доказательство теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация, прогнозирование.

  2. Экспертная система — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности. Наиболее известные/распространённые ЭС: CLIPS, OpenCyc, WolframAlpha , MYCIN, HASP/SIAP.

  3. обработка естественного языка, в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. В частности, здесь ещё не решена проблема машинного перевода текстов с одного языка на другой (автоматизированный перевод— перевод текстов на компьютере с использованием компьютерных технологий), оптическое распознавание текста (механический или электронный перевод изображений рукописного, машинописного или печатного текста в последовательность кодов, использующихся для представления в текстовом редакторе. Распознавание широко используется для конвертации книг и документов в электронный вид, для автоматизации систем учета в бизнесе или для публикации текста на веб-странице. Оптическое распознавание текста позволяет редактировать текст, осуществлять поиск слова или фразы, хранить его в более компактной форме, демонстрировать или распечатывать материал, не теряя качества, анализировать информацию, а также применять к тесту электронный перевод, форматирование или преобразование в речь.), распознавание речи (эти программы (например, Dragon NaturallySpeaking, VoiceNavigator, приложение Microsoft Voice Command, SSI (Интерфейсов Безмолвного Доступа), Google Voice, Vlingo) переводят голос пользователя в текст).

В современном мире большую роль играет разработка методов информационного поиска. Интеллектуальные поисковики (например, система Старт) в ответ на вопрос выдают некоторую выжимку из источников знаний (иногда достаточно большого объема)

  1. инженерия знаний, объединяющая задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования. Достижения в этой области затрагивают почти все остальные направления исследований ИИ. Здесь также нельзя не отметить две важные подобласти. Первая из них — машинное обучение — касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Второе связано с созданием экспертных систем — программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме. К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов.

  2. Нейронные сети представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи. Известные применения: распознавание образов и классификация, принятие решений и управление, кластеризация, прогнозирование, аппроксимация, сжатие данных и ассоциативная память, самоорганизующиеся карты.

Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов («родителей»). Относительно новый подход, где ставится задача создания автономной программы — агента, взаимодействующего с внешней средой, называется агентным подходом.

Примеры: Нейронные сети - диагностика ошибок, распознавание фальшивых денег; Генетические алгоритмы (решение задач оптимизации) - создание дизайна, разработка порядка решения задачи, экономические задачи.

Алгоритм имитации отжига— общий алгоритмический метод решения задачи глобальной оптимизации, особенно дискретной и комбинаторной оптимизации.

Алгоритм основывается на имитации физического процесса, который происходит при кристаллизации вещества из жидкого состояния в твёрдое, в том числе при отжиге металлов.

Муравьиный алгоритм (алгоритм оптимизации, заимствованный у природы, т.е. моделирует поведение муравьев в их природной среде для определения оптимального пути в пространстве) — один из эффективных полиномиальных алгоритмов для нахождения приближённых решений, а также аналогичных задач поиска маршрутов на графах – прокладка маршрутов для автомобилей

Алгоритм адаптивного резонанса (группирует данные в кластеры для системы выда­чи рекомендаций) - поиск в сети, статистика, распознавание образов

Нечеткая логика - системы управления, фотоаппарат с фокусом, автомобильная сис­тема АБС

  1. Система поддержки принятия решений (СППР)— компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности. СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных.

Для анализа и выработок предложений в СППР используются разные методы. Это могут быть: информационный поиск, имитационное моделирование, управление проектами, эволюционные вычисления и генетические алгоритмы, нейронные сети, ситуационный анализ, когнитивное моделирование и др. Некоторые из этих методов были разработаны в рамках искусственного интеллекта. Если в основе работы СППР лежат методы искусственного интеллекта, то говорят об интеллектуальной СППР, или ИСППР.

Близкие к СППР классы систем — это экспертные системы и автоматизированные системы управления.

  1. Симуляторы — программные и аппаратные средства, создающие впечатление действительности, отображая часть реальных явлений и свойств в виртуальной среде.

Тренажёр— механическое, электрическое либо комбинированное учебно-тренировочное устройство, искусственно имитирующее различные нагрузки или обстоятельства (ситуацию).

  1. Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью с достаточной точностью описывающей реальную систему и с ней проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования.

Области применения: Бизнес процессы, Боевые действия, Динамика населения, Дорожное движение, ИТ-инфраструктура, Математическое моделирование исторических процессов, Логистика, Пешеходная динамика, Производство, Рынок и конкуренция, Сервисные центры, Цепочки поставок, Уличное движение

  1. CALS-технологии (англ. — непрерывная информационная поддержка поставок и жизненного цикла) — современный подход к проектированию и производству высокотехнологичной и наукоёмкой продукции, заключающийся в использовании компьютерной техники и современных информационных технологий на всех стадиях жизненного цикла изделия, обеспечивающая единообразные способы управления процессами и взаимодействия всех участников этого цикла: заказчиков продукции, поставщиков/производителей продукции, эксплуатационного и ремонтного персонала, реализованная в соответствии с требованиями системы международных стандартов, регламентирующих правила указанного взаимодействия преимущественно посредством электронного обмена данными.

Использование телекоммуникационных технологий (WiMAX—разработанная с целью предоставления универсальной беспроводной связи на больших расстояниях для широкого спектра устройств (от рабочих станций и портативных компьютеров до мобильных телефонов)). WiMAX подходит для решения следующих задач: соединения точек доступа Wi-Fi друг с другом и другими сегментами Интернета; обеспечения беспроводного широкополосного доступа как альтернативы выделенным линиям и DSL; предоставления высокоскоростных сервисов передачи данных и телекоммуникационных услуг; создания точек доступа, не привязанных к географическому положению; создания WiMAX систем удаленного мониторинга (monitring системы), как это имеет место в системе (SCADA)

Автоматизированная система управления или АСУ — комплекс аппаратных и программных средств, предназначенный для управления различными процессами в рамках технологического процесса, производства, предприятия. АСУ применяются в различных отраслях промышленности, энергетике, транспорте и т. п. Термин автоматизированная, в отличие от термина автоматическая подчеркивает сохранение за человеком-оператором некоторых функций, либо наиболее общего, целеполагающего характера, либо не поддающихся автоматизации