Перейти к основному содержанию
x

ЛАБОРАТОРИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

САМИГУЛИНА ГАЛИНА АХМЕТОВНА

 

САМИГУЛИНА ГАЛИНА АХМЕТОВНА
Доктор технических наук, Академик МАИН,
зав. лаб. «Интеллектуальные системы управления и прогнозирования»

        Разработана уникальная иммунносетевая технология построения интеллектуальных систем прогнозирования и управления сложными объектами в условиях неопределенности параметров на основе биологического подхода искусственных иммунных систем (ИИС). Данная технология по обработке и прогнозу многомерных данных нацелена на уменьшение ошибок обобщения и повышение достоверности прогноза на основе свойств гомологичных белков.

      Результаты исследований применялись при разработке следующих приложений: системы дистанционного образования в среде Internet, при компьютерном молекулярном дизайне лекарственных препаратов с заданными свойствами, по защите информации на основе биометрических параметров, для интеллектуализации систем промышленной автоматизации на оборудовании Schneider Electric и в аэрокосмической области.

 

gg

 

        Разработана инновационная технология дистанционного обучения для людей с ограниченными возможностями зрения на основе мультиагентного подхода и методов искусственного интеллекта с целью изучения новейших технологий на дорогостоящем оборудовании в лабораториях коллективного пользования и получении качественного инженерного образования.
        Получен акт внедрения в Алматинском филиале общественного объединения «Казахстанское общество слепых» (АФ ОО «КОС») г. Алматы (Казахстан).

 

h

 

В лаборатории выполняются два проекта (2015-2017 гг.):

‒ Разработка информационной технологии, алгоритмов и программно - аппаратного обеспечения для интеллектуальных систем управления сложными объектами в условиях параметрической неопределенности.

‒  Компьютерный молекулярный дизайн лекарственных препаратов на основе иммунносетевого моделирования.

 

xc

 

         Получены следующие основные результаты за 2016 год:

 

          Разработана адаптивная система управления с эталонной моделью траекторией движения космического аппарата, включающая блок настройки параметров адаптивного регулятора на основе генетического алгоритма.

          Получен модифицированный вычислительный алгоритм (описанный в виде псевдокода) для настройки параметров иммунно-адаптивного регулятора на основе перапективного метода искусственного интеллекта Random Forest для выделения информативных признаков, описывающих сложный объект управления (на примере полета самолета).

          Представлена программная реализация модели Random Forest в пакете прикладных программ WEKA и на языке R в среде RStudio. Получены графики ранжирования переменных, характеризующих сложный объект управления (самолет) по степени значимости, график средней ошибки предсказаний (Out-of-bag) для каждой обучающей выборки и осуществлена визуализация данных в 2D и 3D форме.

          Разработана интеллектуальная система управления сложным объектом с помощью графического инструмента (GEMMA, Guide d'étude des modes de marche et d'arrêt) для диагностики состояния системы на основе подхода искусственных иммунных систем и настройки параметров регулятора генетическим алгоритмом с применением современной микропроцессорной техники и языков программирования логических контроллеров стандартов IEC 1131-3 и IEC 848.

          Разработана инновационная интеллектуальная технология дистанционного обучения людей с ограниченными возможностями зрения с применением системного подхода к построению Smart – системы дистанционного обучения на основе методов ИИ, онтологического, когнитивного, статистического и мультиагентного подходов.

          Представлена автоматизированная система поддержки научных исследований на основе методов искусственного интеллекта для прогнозирования свойств химических соединений cульфаниламидной группы.

          Предложен системный подход к обработке структурной информации свойств сульфаниламидов на основе онтологического подхода и методов роевого интеллекта.

          Разработана база данных «DB_Sulfanomides» (состоящая в общей сложности из 30075 экземпляров данных), которая содержит в себе сведения о сульфаниламидах разной продолжительности действия (каждое вещество описывается 2005 дескрипторами) взятых из самой большой базы данных химических веществ Mol-Instincts.

          С целью выработки оптимальных терапевтических доз сульфаниламидов, разработан алгоритм синтеза оптимального управления стохастическим иммунным объектом с нейро-нечёткой настройкой оптимального регулятора. Данный результат получен на основе методов статистического анализа, динамического программирования Беллмана, генетического алгоритма, нечёткой логики.

          По теме проекта защищена PhD докторская диссертация Шаяхметовой А.С. на тему «Разработка интеллектуальной технологии дистанционного обучения для людей с ограниченными возможностями» 12 января 2017 г. и получено утверждение (приказ № 337 от 7 марта 2017 г. ККСОН МОН РК).

          Получены свидетельства об интеллектуальной собственности:

 

1.        Самигулина Г.А., Самигулина З.И., Самигулин Т.И. Программное обеспечение Data_Preprocessing для предварительной обработки данных (программа для ЭВМ), № 0189 от 28 января 2016 года.

2.        Самигулин Т.И., Ширяева О.И., Самигулина З.И., Самигулина Г.А. Програмное обеспечение GeneticPRegulator для решения задачи управления сложными объектами, №1824, 2016.

3.        Самигулина Г.А., Шаяхметова А.С., Сулеймен О.О. Программное обеспечение «DLS_PIV» (Distance learning system for people with impaired vision) для дистанционного обучения людей с ограниченными возможностями зрения, № 0090, 2016.

4.        Самигулина З.И., Ширяева О.И., Самигулина Г.А. Адаптивные системы управления сложными объектами в аэрокосмической области. Свидетельство о государственной регистрации прав на объект авторского права (программа для ЭВМ). –Астана, 18 февраля 2014 г. - № 222, -29 с.

5.        Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Интеллектуализация процесса обработки данных на основе подхода искусственных иммунных систем для систем промышленной автоматизации //Свидетельство о государственной регистрации прав на объект авторского права (программа для ЭВМ). –Астана, 4 декабря 2013 г., № 1601, -18 с.

6.        Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Разработка интеллектуальной стохастической системы управления на основе иммунносетевого моделирования (программа для ЭВМ). Свидетельство о государственной регистрации прав на объект авторского права в Комитете по правам интеллектуальной собственности МЮ РК. – Астана, 4 июня 2012. - № 675. -23 c.

7.        Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Разработка технологии иммунносетевого моделирования для компьютерного молекулярного дизайна лекарственных препаратов (программа для ЭВМ). Свидетельство о государственной регистрации прав на объект авторского права в Комитете по правам интеллектуальной собственности МЮ РК. –Астана, 28 марта 2011. - № 473. -23 c.

8.        Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Разработка интеллектуальной системы управления дистанционным образованием на основе иммунносетевого моделирования (программа для ЭВМ). Свидетельство о государственной регистрации объекта интеллектуальной собственности в Комитете по правам интеллектуальной собственности МЮ РК. – Астана, 27 декабря 2010. - №1882.-19 с.

9.        Самигулина Г.А. Предварительная обработка данных AIS (программа для ЭВМ), № 286 от 01.07.2008 года.

10.    Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Оценка энергетических погрешностей искусственной иммунной системы по гомологам (программа для ЭВМ), № 396 от 22.08.2008 года.

 

          Основные публикации

 

1.        Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Immune network Technology on the Basis of Random Forest Algorithm for Computer-Aided Drug Design // Proceedings 5thInternational Work-Conference, IWBBIO 2017, Granada, Spain, April 26-28, 2017, Part I. Bioinformatics and Biomedical Engineering. – Springer, 2017. - №10208. – P. 50-61. (Thompson Reuters).

2.        Монография. Samigulina G.A. Immune network modeling technology for complex objects intellectual control and forecasting system. Monograph. – USA: Science Book Publishing House, 2015. –172 p.

3.        Монография. Galina A. Samigulina, Zarina I. Samigulina. Intellectual systems of forecasting and control of complex objects based on artificial immune systems. Monograph. -Yelm, WA: Science Book Publishing House, USA, 2014. – 172 с.

4.        Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Intellectualization of the Data Processing in the Industrial Automatization // Proceedings of the SAI Intelligent Systems Conference. – London, UK, 2016. – P. 91-101. (Scopus, Thomson Reuters).

5.        Samigulina G.A., Shayakhmetova A.S. Development of the Smart - system of distance learning visually impaired people on the basis of the combined OWL model // Proceedings of the 3d International Conference on Smart Education and e-Learning(SEEL-16). - Spain, Tenerife, 2016. – P. 109-118 // http://seel-16.kesinternational.org/. (Springer. Scopus, Thomson Reuters).

6.        Samigulina Z.I., Shiryayeva O.I., Samigulina G.A., Fourati H. Adaptive Control strategy based reference model for Spacecraft Motion Trajectory // International Journal of Adaptive Control and Signal Processing.– Wiley, 2015. – № 29. – P. 639-652. (Thomson Reuters, IF=1,6)

7.        Samigulina G.A. Development of the decision support systems on the basis of the intellectual technology of the artificial immune systems // Automatic and remold control. – Springer. 2012, Volume 74. - №2. - С.397-403. (Thomson Reuters).

8.        Samigulina G.A., Samigulina Z.I., Wuizik W., Krak Yu. Prediction of «structure – property» Dependence of New Organic Compounds on the basis of Artificial Immune Systems // Journal of Automation and Information Sciences. – USA: Begell hause, 2015. – Vol. 47, Issue 4. – P. 28-35. (Thomson Reuters).

9.        Samigulina Galina, Shayakhmetova Assem. The information system of distance learning for people with impaired vision on the basis of artificial intelligence approaches // Proceeding of the II International conference on Smart Education and E-learning. Smart Innovation, Systems and Technologies. – Italy, Sorrento, 2015. – Vol. 41. – P. 255-263. (Thomson Reuters).

10.    Самигулина Г.А., Самигулина З.И., Вуйцих В., Крак Ю.В. Прогнозирование зависимости «структура – свойство» новых органических соединений на основе искусственных иммунных систем // Проблемы управления и информатики. – Киев, 2015. – №2. – С. 81-88. (Thomson Reuters, Scopus).

11.    Samigulina G., Shayakhmetova A. Smart-system of distance learning of visually impaired people based on approaches of artificial intelligence // Open engineering. – 2016. - № 6. - С.359-366. (Scopus).

12.    Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Intelligent System of Distance Education of Engineers, based on Modern innovative Technologies // Proceedings of the II International Conference on Higher Education Advances, HEAd’16. J. Social and Behavioral Sciences. – Valencia, Spain. Elsevier, 2016. – № 228. – P. 229-236. (Scopus) // www.sciencedirect.com.

13.    Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Drag Design of sulfanilamide based on Immune Network Modeling and Ontological approach // Proceedings of the 10th IEEE International Conferences on Application of Information and Communication Technologies AICT2016. – Azerbaijan, Baku, 2016 // www.aict.info/2016. (Scopus): 15.11.2016.

14.    Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Интеллектуальное компонентно - ориентированное программное обеспечение для оценки производственных рисков // Актуальные проблемы экономики. – Киев, 2015. – №6(168). – C. 457-464. (Scopus).

15.    Samigulina Galina, Samigulina Zarina. Industrial implementation of the immune network modeling of complex objects on the equipment Schneider Electric and Siemens // Proceeding of International Workshop on Artificial Immune Systems- Systems & Synthetic Immunology, Computational Immunology &Immune-Inspired Engineering. - Taormina, Italy, 2015. (Scopus).

16.    Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Computational Molecular Design of Antiseptic Drags based on Immune Network Modeling// Proceedings of the 12-th International Conference on Electronics Computer and Computation «ICECCO 2015». – Almaty: Suleyman Demirel University, 2015. (Scopus).

17.    Самигулина Г.А., Вуйцик В., Самигулина З.И. Оценка рисков инвестиционного проекта на основе технологии искусственных иммунных систем // Актуальные проблемы экономики (Scopus). –Киев, 2014. -№2(152). –С.588-566. (Scopus).

18.    Ширяева О.И., Денисова Т.Г. Моделирование стохастического иммунного объекта формирования терапевтических доз лекарственных препаратов // Вестник Национального технического университета «Харьковский политехнический институт». Серия «Информатика и моделирование».  – Харьков, 2016. – №2. – С. 162-170.

19.    Samigulina Z.I., Shiryayeva O.I., Samigulina G.A., Hassen Fourati. Robust control system for Spacecraft Motion Trajectory // European Journal of Pure and Applied Mathematics 2014. – V.7. - № 3. – P. 289-303.

20.    Shiryayeva O.I., Denisova T.G. Investigation of artificially immune system with using of fuzzy logic // Совместный сборник журналов: «Вестник КазНУ. Серия математика, механика, информатика» (Казахстан), «Вычислительные технологии». – Новосибирск, 2015. – С. 209-217.

21.    Самигулина Г.А., Масимканова Ж.А. Обзор современных методов роевого интеллекта для решения задачи выделения информативных признаков при создании новых лекарственных препаратов // Проблемы информатики. – Новосибирск, 2016. № 2. – С. 50-61.

22.    Самигулина Г.А., Нюсупов А.Т. Разработка современных интеллектуальных технологий на основе мультиагентного подхода в дистанционном обучении // Матер. Междунар. конф. «Прикладные научные разработки». – Чехия, 2016. – С. 21-28.