Министерство науки и высшего образования
Российской Федерации
  •    

Российские математические модели помогут в работе "умных сервисов" принятия решений

Российские ученые разработали математические модели и методы программирования "умных сервисов" - ассистентов человека, которые ищут нужную информацию в "больших данных" и предоставляют рекомендации для принятия решений. Об этом сообщила пресс-служба Министерства науки и высшего образования РФ.

"Ученые ПетрГУ разработали уникальные математические модели и алгоритмы интеллектуального анализа данных от множества источников, в том числе ориентированные на обработку "больших данных". А также методы программирования "умных сервисов". Они ориентированы на вовлечение самого человека в процесс работы с информацией. Большинство существующих решений в мире предполагает, что искусственный интеллект замещает человека", - говорится в сообщении.

Для использования умных или интеллектуальных сервисов, как пояснили исследователи, нужно единое информационное пространство со множеством вычислительных устройств, среди которых смартфоны, встроенная бытовая техника, датчики, гаджеты, видеокамеры и другие.

В результате система ищет и обрабатывает большие объемы данных, которые связаны с той задачей, которую сейчас решает человек. При этом она предлагает человеку наиболее важную информацию, в том числе и в виде рекомендаций для принятия решений: на экране телевизора появляются рекомендации, какие интересные программы посмотреть, кофеварка включается, если хозяин проспал на работу и так далее. В настоящее время подобные сервисы есть только для частных случаев и, как правило, только в виде экспериментальных прототипов.

По мнению ученых ПетрГУ, методы, которые они разработали, можно использовать в конкретных технологиях. Например, для задач цифровой экономики с их помощью можно анализировать техническое состояние производственного оборудования. Так, станок в цехе предприятия может сообщать информацию о своем состоянии, выводя графики поведения технических параметров на смартфон сотрудника. Станок может "рекомендовать" персоналу, что нужно заменить деталь, так как она скоро может выйти из строя.

Другой пример - для задач цифрового общества - искусственный интеллект ищет и интерпретирует информацию при изучении картин, скульптур и других объектов в музее. Тогда музейный экспонат может сам "рассказать" о себе с помощью вывода сведений на экран телефона или голосом через смартфон. При этом помощник выберет именно те оцифрованные материалы, которые представляются наиболее интересными конкретному посетителю музея.

Дата публикации: 20.09.2019 12:39
Дата последнего изменения: 20.09.2019 12:39