Цель лаборатории: разработка теоретических основ, информационных технологий, алгоритмического и программно – аппаратного обеспечения для построения интеллектуальных систем прогнозирования и управления сложными нелинейными динамическими объектами с различными видами неопределенностей параметров на основе перспективного направления искусственных иммунных систем (Artificial Immune Systems, AIS) и других биоинсперированных подходов искусственного интеллекта.
Разработаны приложения по следующим направлениям: интеллектуализация систем промышленной автоматизации нефтегазовой отрасли, диагностика промышленного оборудования, компьютерный молекулярный дизайн лекарственных препаратов с заданными свойствами, дистанционное обучение инженерным специальностям людей с когнитивными и физиологическими особенностями.
Задачи лаборатории:
по проекту № AP09258508 «Разработка интеллектуальной технологии управления сложными объектами на основе унифицированной искусственной иммунной системы для промышленной автоматизации с использованием современной микропроцессорной техники» (2021-2023 гг.):
– Разработка теоретических основ для создания распределённых систем управления сложными нелинейными объектами с использованием современных средств вычислительной техники и унифицированной искусственной иммунной системы (УИИС).
– Oценка возможностей современной микропроцессорной техники ведущих фирм производителей (Schneider Electric, Siemens и Honeywell) для интеграции с алгоритмами на основе модифицированных ИИС.
– Tрансформация моделей ИИС для решения различных инженерных задач и дистанционного образования.
– Pазработка технологии дистанционной диагностики промышленного оборудования фирм Schneider Electric, Siemens и Honeywell на основе подхода УИИС.
– Pазработка когнитивного человеко-машинного интерфейса для интеллектуальной системы управления сложными объектами и диагностики состояния оборудования.
– Pазработка подхода многокомпонентной оценки эффективности модифицированных алгоритмов ИИС.
– Создание модели оценки рисков информационной системы на основе искусственных иммунных систем для интеллектуального управления сложными объектами.
Планы развития лаборатории:
разработка искусственных иммунных систем нового поколения для управления сложными промышленными объектами и успешной реализации программы «Индустрия 4.0» в Казахстане по внедрению искусственного интеллекта в производство.
Результаты исследования:
– Разработаны теоретические основы унифицированной искусственной иммунной системы (УИИС) на основе модифицированных алгоритмов искусственных иммунных систем (ИИС) для создания распределённых систем управления сложными нелинейными объектами с использованием современных средств вычислительной техники.
– Разработана концепция иммунологического гомеостаза для интеллектуальной системы управления сложным объектом на основе УИИС и дано определение иммунологического гомеостаза.
– Разработана интеллектуальная технология принятия решений для управления сложным объектом нефтегазовой отрасли на основе УИИС и принципов гомеостаза с целью поддержания динамического баланса и работоспособности системы. Представлены основные этапы инновационной технологии для трансформации в распределенную систему управления Experian PKS фирмы Honeywell.
– Представлена архитектура интеллектуальной системы управления на основе УИИС.
– Разработана база знаний с различными сценариями функционирования УИИС для формирования иммунного ответа при управлении сложными объектами нефтегазовой отрасли на основе принципов иммунологического гомеостаза на примере технологической установки для фракционирования, сепарации и стабилизации нефти предприятия ТенгизШевройл.
– Осуществлена оценка возможностей современной микропроцессорной техники ведущих фирм производителей (Schneider Electric, Siemens, Honeywell и др.) для интеграции с модифицированными алгоритмами искусственных иммунных систем при управлении сложными объектами. Выделены основные факторы, влияющие на трансформацию моделей ИИС для решения задач управления.
– Разработана графическая модель на основе метода Исикавы для анализа причинно-следственных связей основных факторов, влияющих на эффективную трансформацию моделей ИИС с целью интеллектуализации промышленного производства на примере реальной промышленной установки по очистке газов от кислых компонентов предприятия ТенгизШевройл.
– Сформирована методология интеллектуализации промышленного производства нефтегазовой отрасли РК на основе интеллектуальных оптимизационных алгоритмов, обеспечивающая решение задач синтеза типовых регуляторов с применением современной микропроцессорной техники.
– Разработана система дистанционной диагностики промышленного оборудования с использованием методологии анализа режимов, отказов их влияния, степени критичности и УИИС. Унификация используется для выбора наиболее эффективного модифицированного алгоритма ИИС для обработки неоднородных данных. УИИС особенно эффективна при анализе динамически изменяющихся производственных данных и малом количестве обучающей выборки, соответствующей отказам оборудования. Результаты моделирования получены на реальных данных с оборудования фирм Schneider Electric, Siemens и Honeywell нефтеперерабатывающего предприятия ТенгизШевройл.
-Разработана адаптивная технология дистанционного профессионального технического образования на современном промышленном оборудовании Schneider Electric и Honeywell с учётом когнитивных и физиологических особенностей восприятия учебной информации обучающимися с использованием унифицированной искусственной иммунной системы и платформы MS Teams для студентов «Школы информационных технологий и инженерии» Казахстанско-Британского Технического Университета.
– Получен акт внедрения результатов научных исследований по проекту в учебный процесс на базе Центра компетенций и трансфера технологий в области автоматизации и мехатроники, ВКТУ им. Д. Серикбаева для студентов программы бакалавриата.
– Получен акт внедрения результатов научных исследований по проекту в учебном процессе Института промышленной автоматизации и цифровизации им. А.Ж. Буркитбаева КазНИТУ им. К.И. Сатпаева (Satbayev University) для магистрантов специальности 7M07101– «Автоматизация и роботизация» в рамках дисциплины «Системы оптимального управления (с элементами искусственного интеллекта)»
