Интеллектуалдық жүйелерді басқару мен болжамдау зертханасы

Зертхана меңгерушісі т.ғ.д.,

доцент Самигулина Г.А.

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).

НЕГІЗГІ ЖАРИЯЛАНЫМДАР

  1. Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Development of Smart technology for Complex Objects prediction and Control on the Basis of a Distributed Control System and an Artificial Immune Systems Approach // Advances in Sciences, Technology and Engineering Systems Journal. – 2019. – Vol. 4, No. 3. – P.75-87. (Scopus)
  2. Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Development of Smart-technology for Complex Objects Control based on Approach of Artificial Immune Systems // Materials of Global Smart Industry Conference (GloSIC). – Russia, 2018. – DOI:10.1109/glosic.2018.8570142. (Clarivate Analytics)
  3. Samigulina G.A., Massimkanova Zh.A. Development of Smart-technology for Forecasting Technical State of Equipment based on Modified Particle Swarm Algorithms and Immune-Network Modeling // Abstracts of The International Conference on Computational and Experimental Engineering and Sciences. – Tokyo, 2019. – P. 68-69. (Scopus)
  4. Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Modified immune network algorithm based on the Random Forest approach for the complex objects control // Artificial Intelligence Review. – Springer, 2018. – P. 1-17. (Clarivate Analytics)
  5. Samigulina G.А., Massimkanova Zh.A. Multi-agent System for Forecasting Based on Modified Algorithms of Swarm Intelligence and Immune Network Modeling // Proceedings of the 12th International Conference Agents and Multi-agent Systems: Technologies and Applications (KES-AMSTA-18). – Australia: Springer, 2018. – P. 199-208. (Scopus)
  6. Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Development of multi-agent technology for prediction of the «structure-property» dependence of drugs on the basis of modified algorithms of artificial immune systems // Proceedings of International Work Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering, IWBBIO 2018. –Spain, Granada, April 25-27, 2018. – P. 1-2. (Clarivate Analytics)
  7. Samigulina G.А., Massimkanova Zh.A. Construction of optimal immune network model based on swarm intelligence algorithms for computer design of new drugs // Proceedings of VII International Conference «Optimization problems and their applications, OPTA-2018». – Omsk, 8-14, July 2018. – P.349-358. (Scopus)
  8. Samigulina G.A., Shayakhmetova A.S., Nyusupov A.T. Innovative intelligent technology of distance learning for visually impaired people // Open engineering. – De Gruyter, 2017. – Vol. 7, Issue 1. – P. 444-452. (Scopus)
  9. Samigulina G.A., Nyusupov A.T., Shayakhmetova A.S. Analytical review of software for multi-agent systems and their applications // Известия НАН РК. Серия геологические и технические науки. – Алматы, 2018. – № 3 (429). – C. 173-181. (Scopus)
  10. Samigulina G., Nyussupov A., Shayakhmetova A. Multi-agent Smart-system of distance learning for people with vision disabilities // of the IVth Intern.KES conf. Smart Education and e-Learning (SEEL-17). – Portugal: Springer, 2017. – P.154-166. (Thomson Reuters).
  11. Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Intellectualization of the Data Processing in the Industrial Automatization on the basis of modern equipment // Lecture Notes in Networks and Systems. – Springer, 2017. – Р.125-137. (Scopus)
  12. Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Immune network Technology on the Basis of Random Forest Algorithm for Computer-Aided Drug Design // Proc. 5th Int. Conference Bioinformatics and Biomedical Engineering, IWBBIO 2017. – Springer, 2017. – Vol. 10208. – P. 50-61. (Thomson Reuters)
  13. Samigulina G.A., Shayakhmetova A.S. Smart-system of distance learning of visually impaired people based on approaches of artificial intelligence // J. Open Engineering, 2016. – № 6. – Р. 359- 366 (Thomson Reuters, Scopus)
  14. Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Intellectualization of the Data Processing in the Industrial Automatization // Proc. of the SAI Intelligent Systems Conference. – London, UK, 2016. – P. 91-101. (Scopus, Thomson Reuters)
  15. 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 // Proc. of the Intern. forum Smart Education and e-Learning (SEEL-16). – Spain, Tenerife, 2016. – P. 109-118. (Scopus)
  16. Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Intelligent System of Distance Education of Engineers, based on Modern innovative Technologies // Proc. of the II Intern. Conf. on Higher Education Advances, HEAd’16. J. Social and Behavioral Sciences. – Valencia, Spain. Elsevier, 2016. – № 228. – P. 229-236. (Thomson Reuters)
  17. 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 // aict.info/2016. (Scopus)
  18. 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)
  19. Samigulina Galina, Shayakhmetova Assem. The information system of distance learning for people with impaired vision on the basis of artificial intelligence approaches // Proc. of the II Intern.conf. on Smart Education and E-learning. Smart Innovation, Systems and Technologies. – Italy, Sorrento, 2015. – Vol. 41. – P. 255-263. (Thomson Reuters)
  20. 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)
  21. Самигулина Г.А., Шаяхметова А.С. Построение интеллектуальной системы дистанционного обучения для людей с ограниченными возможностями зрения // Матер. IV Междунар. научн. конгресса «Наука и образование в современном мире». – Новая Зеландия: Окленд, 2015. – С.848-851. (Scopus)
  22. Samigulina Galina, Samigulina Zarina. Industrial implementation of the immune network modeling of complex objects on the equipment Schneider Electric and Siemens // Proc. of Intern. Workshop on Artificial Immune Systems- Systems & Synthetic Immunology, Computational Immunology &Immune-Inspired Engineering. – Taormina, Italy, 2015. – Р. 72-81. (Scopus)
  23. 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)
  24. 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. – P. 47-51. (Scopus)
  25. 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. (Scopus)

ИНТЕЛЛЕКТУАЛДЫҚ МЕНШІК ТУРАЛЫ АВТОРЛЫҚ КУӘЛІКТЕР

  • Самигулина Г.А. Предварительная обработка данных AIS (программа для ЭВМ). Свидетельство о государственной регистрации объекта интеллектуальной собственности №286. Зарегистрировано в Комитете по правам интеллектуальной собственности Министерства юстиции Республики Казахстан. — Астана. 2008. — № 286.
  • Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Оценка энергетических погрешностей искусственной иммунной системы по гомологам (программа для ЭВМ). Свидетельство о государственной регистрации объекта интеллектуальной собственности №396. Зарегистрировано в Комитете по правам интеллектуальной собственности Министерства юстиции Республики Казахстан. — Астана. 2008. — №396.
  • 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.- 19с.
  • 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. — 23c.
  • 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. — 23c.
  • 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 2013г., №1601, -18с.
  • 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, 2014., — № 222 от 18 февраля 2014, — 29с.
  • Самигулина Г.А., Самигулина З.И., Самигулин Т.И. Программное обеспечение Data_Preprocessing для предварительной обработки данных // Свидетельство о государственной регистрации прав на объект авторского права (программа для ЭВМ). –Астана, 2016. — № 0189 от 28 января 2016. – 9 с.
  • 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 (программа для ЭВМ) // Свидетельство о государственной регистрации прав на объект авторского права (программа для ЭВМ). –Астана, 2016. — № 0090 от 15 января 2016. – 25 с.
  • Самигулин Т.И., Ширяева О.И., Самигулина З.И., Самигулина Г.А. Програмное обеспечение GeneticPRegulator для решения задачи управления сложными объектами // Свидетельство о государственной регистрации прав на объект авторского права (программа для ЭВМ). — Астана, — №1824 от 19 августа 2016. — 19с.
  • Самигулина Г.А., Нюсупов А.Т., Шаяхметова А.С. Авт.св. № 1614 от 3 июля 2017 г. (на программу ЭВМ) «Программное обеспечение «MAS_DL_PIV» (Multi –Agent System of Distance Learning for People with ImpairedVision) – мультиагентная система для дистанционного обучения людей с ограниченными возможностями зрения
  • Самигулина Г.А., Масимканова Ж.А. Авт.св. № 3191 от 25 декабря 2017 г. (на программу ЭВМ) «Программное обеспечение «SIIM» (Swarm Intelligence for Immune network Modeling) – Роевой Интеллект для Иммуносетевого Моделирования
  • Самигулина Г.А., Самигулин Т.И. Авт.св. №836, опубл. 06.12.2018 МЮ РК. «АССО (Ant Colony for complex object) »