Исследовательский центр прикладных систем искусственного интеллекта 18 мая 2023 г. принял участие в панельной дискуссии: Искусственный интеллект – зрелость бизнеса: реальные кейсы в рамках XIV Международного экономического форума «Россия – Исламский мир: KazanForum».
Представляем Вашему вниманию тезисы сообщения специалистов Исследовательского центра прикладных систем искусственного интеллекта: Давыденко Е.В., к.т.н.; Горбачев Р.А., к.т.н.; Кондратьев В.В., д.т.н..
На наших глазах применения искусственного интеллекта расширяются и масштабируются. Но это требует разработки и применения новых цифровых инструментов инжиниринга, унифицированных методов системного проектирования интеллектуальных технических систем. В сообщении были приведены два примера таких решений для типовых задач:
Для унификации и масштабирования разработок в варианте встраивания подсистем искусственного интеллекта в уже существующие технические системы предложено, как первый шаг, смоделировать систему «как есть» с применением унифицированных форматов модельно-ориентированного системного инжиниринга (Model Based System Engineering, MBSE). То есть задавать представление целевой системы «как есть» в форме фреймворка унифицированных моделей требований, функций, физических компонент и их связанностей.
На следующих шагах развития системы методом «инженерного конвейера» это позволяет:
При создании интеллектуальных систем с новой миссией часто возникает необходимость построения и анализа сценарных вариантов решений путем экспериментирования. В этом случае помимо проектирования самой целевой системы предложено параллельно проектировать виртуальные и натурные полигоны для проведения быстрых испытаний прототипов целевых систем.
Общая логика предлагаемого подхода создания новых целевых технических систем с искусственным интеллектом выглядит так. На принципах MBSE разрабатывается и применяется «системный конструктор» включающий:
Выводы. Унифицированная разработка и применение гибридов из моделей, вычислителей, полигонов методами МBSE 2.0 могут применяться для инжиниринга:
На наших глазах применения искусственного интеллекта расширяются и масштабируются. Но это требует разработки и применения новых цифровых инструментов инжиниринга, унифицированных методов системного проектирования интеллектуальных технических систем. В сообщении были приведены два примера таких решений для типовых задач:
- Внедрение подсистем искусственного интеллекта в уже существующие технические системы - кейс с беспилотным грузовиком.
- Разработка технических систем с новыми интеллектуальными миссиями– кейс фреймворка робототехники.
Для унификации и масштабирования разработок в варианте встраивания подсистем искусственного интеллекта в уже существующие технические системы предложено, как первый шаг, смоделировать систему «как есть» с применением унифицированных форматов модельно-ориентированного системного инжиниринга (Model Based System Engineering, MBSE). То есть задавать представление целевой системы «как есть» в форме фреймворка унифицированных моделей требований, функций, физических компонент и их связанностей.
На следующих шагах развития системы методом «инженерного конвейера» это позволяет:
- оценивать, заменять, добавлять, балансировать компоненты целевой системы;
- включать существующие на рынке решения в сценарные варианты модельных сборок целевой системы, анализировать и оценивать варианты, формировать сценарии развития целевой системы;
- создавать и применять фреймворки и сервисные платформы полезных моделей, репозитории применяемых решений.
При создании интеллектуальных систем с новой миссией часто возникает необходимость построения и анализа сценарных вариантов решений путем экспериментирования. В этом случае помимо проектирования самой целевой системы предложено параллельно проектировать виртуальные и натурные полигоны для проведения быстрых испытаний прототипов целевых систем.
Общая логика предлагаемого подхода создания новых целевых технических систем с искусственным интеллектом выглядит так. На принципах MBSE разрабатывается и применяется «системный конструктор» включающий:
- средства разработки виртуальных прототипов целевой технической системы с искусственным интеллектом и анализа её поведения;
- виртуальный полигон испытаний прототипов;
- сценарии испытаний;
- способ трансфера разработанных виртуальных решений интеллектуальных алгоритмов в физические аналоги целевой системы;
- сценарии испытаний физического аналога целевой системы со встроенными алгоритмами искусственного интеллекта;
- идентификацию, с учетом результатов испытаний, требований к целевой системе.
Выводы. Унифицированная разработка и применение гибридов из моделей, вычислителей, полигонов методами МBSE 2.0 могут применяться для инжиниринга:
- разнообразных технических систем с искусственным интеллектом на разных стадиях их жизненного цикла;
- платформ моделей, виртуальных и натурных полигонов быстрого испытания прототипов технических систем с искусственным интеллектом;
- систем управления (кибер-систем) MBSE-разработкой и испытаниями.
Исследовательский центр прикладных систем искусственного интеллекта выражает отдельную благодарность за организацию и проведение панельной дискуссии АНО ВО «Университет Иннополис» и особую признательность за интересное участие в дискуссии спикерам исследовательских центров в сфере искусственного интеллекта Александру Бухановскому - Университет ИТМО (г. Санкт-Петербург), Рамилю Кулееву - Университет Иннополис (г. Иннополюс).
Ссылка на источник фотографий: https://riamediabank.ru/story/list_304701027/