Жоба номері: №AP05130018 «Жасанды интеллект тәсілі негізінде күрделі нысандарды басқарудың интеллектуалдық жүйесі үшін когнитивтік Smart-технологиясын әзірлеу» (2018-2020 ж.).
Ғылыми жетекші: т.ғ.д. Самигулина Галина Ахметовна
Жобаның мақсаты:
1. Биоинформатика саласы үшін Smart-технологияларын әзірлеу мақсатында болжамдау және жасанды интеллектің әр түрлі биоинсперирлендірілген тәсілдері, соның ішінде жасанды иммундық жүйелердің келешектік бағыттарының даму, негіздерінде параметрлерінің әр түрдегі белгісіздіктері бар күрделі динамикалық желілік емес нысандарын басқару жүйелерін жасау зерттеулерін жүргізу.
2. Өндірістік автоматтандыру жүйелерінде, мұнай-газ саласының технологиялық үдерістерінде, білім беруде, фармакологияда техникалық, технологиялық және әлеуметтік-экономикалық күрделі нысандарды басқару мақсатында жасанды иммундық және оларды қолданудағы практикалық қосымшалар жүйелердің жаңа жетілдірілген алгоритмдерін жасау негізінде Smart-технологиялар әзірлемесін дайындау.
Мұнда Қазақстан экономикасында жетекші орын мұнай-газ саласына берілгені ескеріледі және қазіргі өндірістік кәсіпорындарға талаптардың күшеюіне, сондай-ақ жаңа ақпараттық технологиялардың қауырт дамуына байланысты бұл салаларға басқарудың тиімді интеллектуалдық жүйелерін және өндірістік жабдықтауды диагностикалауды әзірлеу мен ендіру өзектілікті болып табылады.
Жобаның міндеттері:
– Әр түрлі қосымшалықтар үшін когнитивтік тәсілдер мен ЖИ-ң ең жаңа әзірмелерінің негізінде (жасанды иммундық жүйелер, ұялы интеллект алгоритмдері, нейрондық желілер, генетикалық алгоритмдер, тақтық қосындылар теориясы мен мультиагенттік жүйелер) күрделі нысандарды басқарудың динамикалық интеллектуалдық жүйелерін құрудың тиімді Smart-технологияларын әзірлеу.
– Интеллектуалдық жүйенің мінез-құлқының, жабдықтауды диагностикалаудың, шешім қабылдауды қолдаудың және жүйенің мінез қалпын жедел түзетудің жай-күйін бағалау мен болжамдау мақсатында адамның иммундық жүйелерінің (молекулярлық тану, клоналдық сұрыптау және теріс селекция) негізгі тетіктері мен қызмет ету алгоритмдерін жүзеге асыратын кіші жүйелерден тұратын көпфункционалдық жасанды иммундық жүйенің синтезі.
– Ұялы интеллект алгоритмдерін нейрондық пен генетикалық алгоритмдерді қолдана отырып ЖИЖ-ң жаңа жетілдірілген алгоритмдерін жасау, сондай-ақ оларды көпфункционалдық ЖИЖ-де жүзеге асыру үшін программалық қамтамасыз етуді әзірлеу.
– ЖИЖ-ң ұсынылған жетілдірілген алгоритмдерінің, AMDEC тәсілдерінің (Analyse Des Modes de Défaillance set des leurs Effect set leur criticité, қызмет ету мен бас тарту режимдерінің анализі, олардың ықпал етуі және сындарлық дәрежесі) және қазіргі микропроцессорлық техника негізінде өндірістік жабдықтауды диагностикалау жүйесін әзірлеу.
– Жасанды интеллект және когнитивтік технологиялар саласындағы ең жаңа жетістіктерді қолдана отырып, күрделі нысандарды басқару үшін мнесосызбаларды жасау.
– Өндірістік автоматтандыру жүйелеріндегі мұнай-газ саласындағы, білім берудегі әр түрлі қосымшалықтар үшін басқарудың интеллектуалдық жүйесін синтездеу жағдайында когнитивтік агенттерді қолданған мультиагенттік тәсіл негізінде көпфункционалдық ЖИЖ-ні жүзеге асыру.
3. Жасанды иммундық жүйелер, нейрондық желілер, генетикалық алгоритмдер, ұялы интеллект алгоритмдері және басқадай сол сияқты әр түрлі дәстүрлі емес биоинсперирлендірілген тәсілдерді қолдана отырып, қашықтықта оқыту инновациялық интеллектуалдық ақпараттық технологиялар (ұжымдық пайдалану зертханаларында қазіргі қолданыстағы түрлі фирмалар өндіретін өндірістік жабдықтарға қашықтықтан қолжетімділік мүмкіндігі бар жасайтын) жасау.
Қазіргі технологиялар мен күрделі өндірістік жабдықтармен жұмыс істеу үшін кәсіби инженер кадрларын дайындау проблемасы шешілуде.
2018 жылда жобамен жұмыс барыссында төмендегідей негізгі нәтижелер алынды:
– Когнитивтік тәсіл мен жасанды интелекттің ең жаңа әзірлемесі негізінде күрделі нысандарды басқарудың интеллектуалдық жүйелерін құрудың Smart-технологиялары әзірленді.
– Жасанды иммундық жүйелер (ЖИЖ) қазіргі жай-күйіне аналитикалық шолу жасалды.
– Көпфункциялық жасанды интеллектуалдық жүйе жасау үшін теориялық негіздер әзірленді.
– Honeywell DCS кәсіпорындарын басқарудың бөлінбелік жүйелерінің негізінде басқарудың негізгі тетіктері қарастырылды.
– Honeywell DCS-пен кіріктірілуге арналған ЖИЖ-ң жетілдірілген алгоритмінің негізінде интеллектуалдық жүйенің архитектурасы ұсынылды.
– Ұялы интеллекттің жетілдірілген алгоритмдері, когнитивтік технологиялар мен мультиагенттік тәсілдер негізінде көпфункционалдық ЖИЖ әзірленді.
– Көпфункционалдық ЖИЖ-ге арналған инериялық ықпалы бар (IWPSO) бөлшектер ұясының жетілдірілген алгоритмдері әзірленді.
– Көпфункционалдық ЖИЖ-ге арналған бөлшектер ұясының (CPSO) жетілдірілген кооперативтік алгоритм әзірленді.
– ЖИЖ негізінде өндірістік жабдықтарды диагностикалауға арналған (У300 құрылғысының датчиктері бар көрсеткіштердің тәуліктік өлшемдерін қолдана отырып) ТенгизШевройл мұнай-газ компаниясының нақты өндірістік мәліметтерінің базасында бөлшектердің ұясының жетілдірілген алгоритмдерін (IWPSO және CPSO) модельдеу нәтижелері алынды.
– Бөлшектер ұясының жетілдірілген алгоритмдерін модельдеудің нәтижелерін бөлшектер ұясының (IWPSO және CPSO) классикалық алгоритмдерімен (PSO) салыстыра анализ жасалды.
– Experion PKS басқарудың бөлінбелік жүйесін қолдана отырып, өндірістік жабдықтауға оқыту үшін Honeywell компаниясының ұжымдық пайдалану зертханасында инженерлік мамандықтарға көруі әлсіз адамдарды қашықтан оқытуға арналған ЖИЖ негізіндегі инновациялық когнитивтік Smart-технологиясы әзірленді. Когнитивтік тәсілді қолдану оқитындардың орталық нерв жүйесінің типіне (холерик, меланхолик және т.б.), ағымдағы ақпаратты қабылдауы мен меңгеруінің психофизиологиялық ерешеліктеріне, сондай-ақ психотипі есепке алынған көру ерекшеліктеріне байланысты сапалы дербестелінген қашықтықтағы оқытуды қамтамасыз етуге мүмкіндік береді. Бұдан әріде келешекте ұсынылатын когнитивтік Smart-технология күрделі техникалық және технологиялық удерістерді басқару және ағымдағы ақпаратты қабылдау мен түсінудегі жеке психофизиологиялық ерекшеліктері ескерілген адамның әрекетін ақпараттық қолдауды жүзеге асыру үшін мнемосызбаларды әзірлеу кезінде қолданыла алады.
– Жасанды иммундық жүйелердің (ЖИЖ) биологиялық тәсілі негізінде параметрлерінің белгісіздігі жағдайында күрделі нысандарды болжау және басқарудың интеллектуалдық жүйелерін құрудың өзіндік иммунножелілік технологиясы әзірленді. Көпөлшемді мәліметтерді өңдеу мен болжамдау бойынша бұл берілген технология жалпылап жинақтауда қателерді азайтуға және белоктар қасиеттері негізінде болжамдаудың сенімділігін арттыруға бағытталған.
Зерттеулердің нәтижелері мына келесі қосымшалықтарды әзірлеуде қолданылады: өндірістік автоматтандыру жүйелерін интеллектуалдандыруда, өндірістік жабдықтауларды диагностикалауда, қасиеттері берілген дәрілік препараттарды компьютерлік молекулярлық дизайнын құруда, көру мүмкіндіктері шектеулі адамдарды инженерлік мамандықтарға қашықтықта оқытуға (сипаттау құжатына сілтеме жасау).