kzruen
kzruen

Лаборатория интеллектуальных систем управления и прогнозирования

Зав. лабораторией д.т.н.,

профессор Самигулина Галина Ахметовна E-mail: galinasamigulina@mail.ru

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 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 № AP 23486386 «Разработка интеллектуальной технологии самосборки унифицированной искусственной иммунной системы для управления сложными объектами промышленной автоматизации с использованием нейроэндокринной системы» (2024-2026 г.г.):

– Разработка фундаментальных теоретических основ для создания инновационной технологии синтеза интеллектуальной системы управления сложными динамическими объектами промышленной автоматизации и диагностики оборудования на основе самосборки унифицированной искусственной иммунной системы (УИИС) с использованием нейроэндокринной системы.

– Анализ состояния и перспективы развития промышленного искусственного интеллекта на основе нейроэндокринно-иммунологического взаимодействия. Постановка задачи исследования.

– Разработка методов интеграции нейроэндокринных алгоритмов с УИИС, построенной на основе модифицированных алгоритмов искусственных иммунных систем.

– Разработка структуры интеллектуальной гомеостатической системы на основе самосборки УИИС и иммунонейроэндокринного контроля.

– Разработка нейро-подсистемы регуляции гомеостаза для двунаправленного взаимодействия с УИИС.

– Разработка эндокринной подсистемы регуляции гомеостаза для двунаправленного взаимодействия с УИИС.

– Разработка подходов для комплексной оценки эффективности интеллектуальной технологии управления сложными объектами промышленной автоматизации и диагностики оборудования на основе взаимодействия УИИС и нейроэндокринной систем.

– Разработка интеллектуальной системы дистанционного образования для обучения инженерного персонала работе с системой управления сложными объектами промышленной автоматизации и диагностики оборудования на основе технологии УИИС-НЭС.

– Разработка интеллектуального HMI дисплея для управления сложными объектами промышленной автоматизации и диагностики оборудования на основе технологии УИИС-НЭС, эффективного управления производственным процессом и снижения когнитивной нагрузки на оператора.

Планы развития лаборатории:

разработка унифицированной искусственной иммунной системы нового поколения для управления сложными промышленными объектами и успешной реализации программы «Индустрия 4.0» в Казахстане по внедрению искусственного интеллекта в производство.

Результаты исследования за 2024 г.:

– Разработана теоретическая база и основные этапы создания инновационной технологии нейроэндокринного взаимодействия с унифицированной искусственной иммунной системой (УИИС-НЭС) для управления сложными динамическими объектами и диагностики оборудования в нефтегазовой отрасли.

– Разработана обобщенная структурная схема интеграции нейроэндокринных алгоритмов с унифицированной искусственной иммунной системой.

– Сформированы особенности внедрения искусственной иммунной системы на современном промышленном предприятии по переработке нефти и газа, а также выявлены проблемы, возникающие при реализации этих систем.

– Получен аналитический обзор текущего состояния и возможностей развития промышленного искусственного интеллекта (ИИ) на основе нейро-эндокринно-иммунологического взаимодействия.

– Сформулирована постановка задачи исследования. Обоснована актуальность и необходимость применения подходов, биоинсперированных методов искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа больших производственных данных и прогнозирования поведения сложной динамической системы, с целью поддержки работоспособности и сохранения гомеостаза.

– Разработан модифицированный нейро-иммунный алгоритм для прогнозирования поведения сложной динамической системы управления на языке Python на основе библиотеки sklearn.

– Разработан модифицированный нейро-эндокринный алгоритм на языке Python c использованием библиотек sklearn, pandas, numpy, shap для реализации нейроэндокринной подсистемы и интеграции с унифицированной искусственной иммунной системой.

– Проведена серия экспериментов на индустриальных инженерных данных (база данных показаний датчиков предприятия ТенгизШевройл с различных установок), а также на данных из открытых репозиториев (SpectraQuest Machine Failure Simulator, MFS; Iris; Wine; Motor) для оценки эффективности алгоритмов.

Список опубликованных работ за 2024 год

Зарубежные

1 Samigulina G., Samigulina Z. Development of a risk assessment methodology for intelligent technology of diagnosing industrial equipment for complex oil and gas facilities // J. Procedia computer science. Proc. 27th Inter. Conf. on Knowledge Based and Intelligent Information &Engineering Systems (KES 2023). – Athens, Greece: Elsevier, 2023. – Vol. 225. – P.1221-1230. (Scopus, Q2, WoS, процентиль 68).

2 Samigulina G., Samigulina Z. Development of an approach for Multicimponent Evalution of the efficiency of modified algorithms of artificial immune systems. // J. Procedia Computer Science. Proc. Soft computing and intelligent systems: theory and applications. – Almaty, Kazakhstan: Elsevier, 2024. – Vol. 231. – P.746-752. (Scopus, Q2, WoS, процентиль 68).

3 Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Текущее состояние и возможности развития промышленного искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли на основе нейроэндокринно-иммунологического взаимодействия // Проблемы автоматизации и управления. – 2024. – № 2. – С. 44-50. https://pau.imash.kg/index.php/pau/article/download/468/350/2432

4 Samigulina G., Samigulina Z. Theoretical foundations for the creation of an intelligent technology for self-assembly of the immunoneuroendocrine system for the complex oil and gas industry objects control and equipment diagnostics // Materials of the XXI Inter. scientific and practical Conf. «Trends of modern science». – 2024, – England, Sheffield: Science and education LTD. – P.173 – 175.

5 Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Разработка фундаментальных теоретических основ подхода искусственных иммунных систем на базе интеграции с нейроэндокринными алгоритмами для создания инновационной технологии управления сложными объектами промышленной автоматизации // Матер. междунар. науч.-практич. конф. «Актуальные вопросы фундаментальных и прикладных научных исследований». – Россия, Уфа, 2024. – С. 37-40. https://perviy-vestnik.ru/

Отечественные

6 Samigulina Z.I., Baikadamova S.S. The influence of data sampling on solving the problem of pattern recognition for diagnostics of industrial equipment // Herald of the KBTU. – 2024. – Vol.21, №3. – P. 90-115. (КОКСНВО) https://vestnik.kbtu.edu.kz/jour

7 Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Промышленный искусственный интеллект на основе нейроэндокринно-иммунологического взаимодействия для предприятий нефтегазового сектора // Матер. IX – междунар. науч.-практич. конф. «Информатика и прикладная математика». – ИПИУ, 2024. – С.322-327. https://iict.kz/

Список опубликованных работ за 2023 год

Зарубежные

1 Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Development of intelligent technology for complex objects control based on a unified artificial immune system and principles of immunological homeostasis for industrial automation using modern microprocessor equipment: monograph. – Yelm, WA, USA: Science Book Publishing House, 2023. – 196 p. ISBN 978-1-62174-150-3. SAN 920-3230 // https://www.elibrary.ru/item.asp?id=50443830: 15.08.2023.

2 Samigulina G.A, Samigulina Z.I. Development of a unified artificial immune system for complex objects control within the framework of the Industry 4.0 concept // J. Procedia Computer Science. Conf. on ENTERprise Information Systems». – Lisboa, Portugal: Elsevier, 2023. – Vol.219C. – P. 824-831 // DOI:10.1016/j.procs.2023.01.356 // https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050923003654?via%3Dihub:15.08.2023 (Scopus, Q2, процентиль 68).

3 Samigulina G.A, Samigulina Z.I. Biologically inspired unified artificial immune system for industrial equipment diagnostic / G. Nicosia et al. (Eds.) // J. Lecture Notes in Computer Science. Machine Learning, Optimization, and Data Science 8th International Workshop, LOD 2022. – Certosa di Pontignano, Italy: Springer, 2023. LNCS 13811. – Part II. – P. 77-92. https://doi.org/10.1007/978-3-031-25891-6 // https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-25891-6_7: 15.08.2023. (Scopus, Q3, процентиль 46, WoS).

4 G. Samigulina, Z. Samigulina. Digital cognitive technology of distance learning based on a unified artificial immune system // Proc. of ICERI 2022 Conf. – Seville, Spain, 2022. – P.3841 // DOI: 10.21125/iceri.2022 // https://library.iated.org/view/SAMIGULINA2022DIG: 15.08.2023.

5 Ширяева О.И. Синтез системы управления с изменяющейся конфигурацией для дистилляционной колонны на основе AIS со структурной пластичностью // Проблемы автоматики и управления. – Бишкек: Национальная академия наук Кыргызской Республики, 2022. – № 3(45). – С. 5-14 // http://pau.imash.kg/index.php/pau/issue/view/27/20: 15.08.2023.

6 Ширяева О.И., Самигулин Т.И. Оценка эффективности оптимизационных модифицированных алгоритмов искусственных иммунных систем // Сборник статей второй междунар. научно-практич.  конф. «БИОНИКА-2022», – М.: МГТУ им.  Н.Э. Баумана, 2023. – С.253-260 // https://biomimetic.wixsite.com/conference: 15.08.2023.

7 Samigulina G.A, Samigulina Z.I., Porubov D.A. Development of an adaptive  technology for distance learning of microprocessor technology based on immunological homeostasis // Proc. of Intern. Conf. on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM-2023). – Sochi, Russia: IEEE, 2023. – P. 961-966 // DOI: 10.1109/ICIEAM57311.2023.10139179: 15.08.2023. (IEEE, Scopus).

8 Samigulina G.A, Samigulina Z.I. Digital twins for the technology of distance cognitive learning of engineers on the basis of a unified artificial immune system // Materiály XX Mezinárodní vĕdecko – praktická konference «Aktuální vymoženosti vědy – 2023». – 2023. Praha. Publishing House «Education and Science». – Vol. 3. P. 93-95.

Отечественные

9 G.A. Samigulina, Z.I. Samigulina. Development of a distance education cognitive technology based on a unified artificial immune system // Proceeding IEEE Intern. Conf. on Smart information systems and technologies. – Nur-Sultan, 2022. – P. 1-6 // DOI:10.1109/SIST54437.2022.9945767 // https://ieeexplore.ieee.org/document/9945767: 15.08.2023. (Scopus и WoS).

10 Shiryayeva О., Samigulin Т., Panchenko D. Integration of Penalty Functions and Performance Criteria for Enhanced Optimization in Optimal Control Problems using Artificial Immune System Algorithms // Intern. Conf. on Electrical Facilities and Information Technologies. – Алматы: АУЭС, 2023. – P. 185-190.

11 А.с. №. 31489. DATA_UAIS / Г.А. Самигулина, З.И. Самигулина, Д.А. Порубов; опубл. 29.12.2022 // https://qazpatent.kz/ru: 15.08.2023.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ПРОЕКТУ № AP09258508

2022

Зарубежные

  1. Samigulina G.A., Samigulina Z.I. 1. Diagnostics of industrial equipment and faults prediction based on modified algorithms of artificial immune systems // Journal of Intelligent Manufacturing. – Springer, 2022. – P.1-18 // doi:10.1007/s10845-020-01732-5. (Scopus, IF=8.1; 93%; Q1).
  2. Samigulina G.A, Samigulina Z.I. Development of theoretical foundations for the creation of intelligent technology based on a unified artificial immune system for complex objects control of the oil and gas industry // Journal of Physics: Conference Series. – IOP Publishing, 2021. – Vol. 2094 032038. – P. 1-6. doi:10.1088/1742-6596/2094/3/032038. (Scopus).
  3. Samigulin T.I., Shiryaeva O.I. Development of a SMART-system for a complex industrial object control based on metaheuristic algorithms of swarm intelligence // WSEAS Transactions on Power Systems. – 2021, Vol.16. – P. 231–240. DOI:37394/232016.2021.16.24. (Scopus, Q3, 25%).
  4. Samigulina G.A, Samigulina Z.I., Porubov D.A. Assessment of the possibilities of modern microprocessor technology for integration with modified algorithms of artificial immune systems in complex objects control // J. Lecture Notes in Networks and Systems. Proceeding of the XI Computer Science On-lain Conference. – Springer, 2022. – P.1-14. (Scopus).
  5. Samigulina G.A, Samigulina Z.I., Porubov D.A. Creation of intelligent technology based on a unified artificial immune system and the principles of homeostasis for the control and automation of complex oil and gas industry objects // Proceeding of Intern. conf. on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing. – Sochi, Russia: IEEE Explore, 2022. – P. 1-5. (Scopus, IEEE).
  6. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Когнитивная технология дистанционного профессионального технического обучения с использованием унифицированной искусственной иммунной системы // Образовательные ресурсы и технологии. – М., 2022. – № 1(38). – С. 23-30. DOI: 10.21777/2500-2112-2022-1-23-30. (КОКСОН).
  7. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. К вопросу оценки эффективности модифицированных алгоритмов унифицированной искусственной иммунной системы // Сборник материалов международной конференции КРОМШ 2022. XXXIII Крымская Осенняя Математическая Школа-симпозиум по спектральным и эволюционным задачам. – Сатера(Алушта), Республика Крым, РФ, 2022. – 53 с.

Отечественные

  1. Ширяева О.И. Оценка воздействия внешних возмущений сложной системы управления дистилляционной колонны для развития оптимизационных алгоритмов AIS // Проблемы оптимизации сложных систем: Материалы XVIII межд. азиат. школы-семинара (20-30 июля 2022 г.). – Алматы: 2022. – С. 209-216.
  2. Ширяева О.И., Сарсенбаев Н.С. Применение современной микропроцессорной техники в нефтегазовой отрасли Республики Казахстан для интеллектуализации промышленного производства // Вестник КазНИТУ. – 2021. – Vol 143. – № 6. – С. 183-190. https://doi.org/10.51301/vest.su.2021.i6.23
  3. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Когнитивная технология e-learning для профессионального обучения промышленному оборудованию на основе унифицированной искусственной иммунной системы и принципов иммунологического гомеостаза // Матер. VII Междунар. конф. «Информатика и прикладная математика». – Алматы: ИИВТ КН МОН РК, 2022. – C. 217-222.
  4. Ширяева О.И. Разработка технологии AIS для интеллектуального управления сложным промышленным объектом с различными режимами функционирования // Матер. VII Междунар. конф. «Информатика и прикладная математика». – Алматы: ИИВТ КН МОН РК, 2022. – С.194-198.

Авторские свидетельства

  1. А.с. №. 31489. DATA_UAIS / Г.А. Самигулина, З.И. Самигулина; Порубов Д. опубл. 29.12.2022.
  2. А.с. №25005. Разработка интеллектуальных регуляторов сложной системы управления процессами дистилляционной колонны нефтегазовой отрасли на основе механизмов адаптации искусственной иммунной системы / О.И. Ширяева; опубл. 12.04.2022.

2021

Зарубежные

1. Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Development of a unified artificial immune system for intelligent technology of complex industrial automation objects control in the oil and gas industry // Chapter in book: Human Centred Intelligent Systems. Proceeding of 14 Intern. Conf.: Human centered Intelligent systems. – Springer, KES, 2021. – P. 86-96 // DOI:1007/978-981-16-3264-8_9. (Thomson Reuters, Q3).

2. Samigulina G.A., Samigulin T.I. Development of a cognitive mnemonic scheme for an optical Smart-technology of remote learning based of Artificial Immune Systems // Computer Optics. – 2021, – 45(2). – P. 286-295 // DOI: 10.18287/2412-6179-CO-736. (Thomson Reuters, Cite Score Scopus – 3,1; SJR Scopus – 0,59; квартиль Q2; процентиль 81).

3. Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Development of a knowledge base for a unified artificial immune system for complex objects control // Proceeding of Intern. conf. on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing. – Sochi, Russia: IEEE Explore, 2021. – P. 1-5. (Scopus).

4. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Разработка интеллектуальной технологии управления сложными объектами на основе унифицированной искусственной иммунной системы // Вестник НТУ «ХПИ». – Харьков: НТУ «ХПИ», 2020. – № 2(4). – С. 117-122 (IF РИНЦ – 0,129, не вошла в отчет за 2020 г.).

5. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Реализация концепции «Индустрия 4.0» на основе технологии с использованием модифицированных алгоритмов искусственных иммунных систем и когнитивного подхода // Материалы XXIX Междунар. науч.-практич. конф. «Информационные технологии: наука, техника, технология, образование, здоровье» (MicroCAD). – Харьков: НТУ «ХПИ», 2021. – Ч. 4. – С.126.

6. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Анализ состояния и перспективы развития искусственных иммунных систем для интеллектуального управления сложными объектами // Проблемы автоматики и управления. – 2021. – № 1(40). – С. 75-81. (IF РИНЦ 0,295, ВАК КР, IF – 0,463).

7. Ширяева О.И. Теоретические основы для синтеза сложных систем управления с использованием алгоритмов искусственной иммунной системы // Проблемы автоматики и управления. – 2021. – №1 (40). – С. 61-67. (IF РИНЦ 0,295, ВАК КР, IF – 0,463).

8. Ширяева О.И. Анализ состояния и перспективы развития искусственной иммунной системы для разработки сложных систем управления // Інформаційні технології: наука, техніка, технологія, освіта, здоров’я: тези доповідей ХXІХ міжнародної науково-практичної конференції MicroCAD-2021. – Харків: НТУ «ХПІ», 2021 р. – Ч. I. – С. 82.

9. Ширяева О.И., Самигулин Т.И. Интеграция современной микропроцессорной техники распределённой системы управления с алгоритмами AIS // Вестник НТУ “ХПИ”. Серия: Информатика и моделирование. – Харьков: НТУ “ХПИ”, – 2021. – №1(5). – С.56-69. (IF РИНЦ – 0,129).

10. Ширяева О.И. Анализ использования свойств бипластичности AIS для решения задач моделирования, анализа и синтеза сложных систем управления // Mater. of the XVII International scientific and practical Conference «Prospects of world science – 2021». – Sheffield. Science and education LTD, 2021: – P.93-99.

11. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Разработка унифицированной искусственной иммунной системы на основе принципов иммуннологического гомеостаза для управления сложными объектами нефтегазовой отрасли // Тезисы 21 Междунар. научно-технич. конф. «Проблемы информатики и моделирования». – Харьков-Одесса, 2021. – С.15.

Отечественные

12. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Разработка онтологической модели унифицированной искусственной иммунной системы для управления сложными объектами // Матер. VI Междунар. конф. «Информатика и прикладная математика». – Алматы: ИИВТ КН МОН РК, 2021. – С. 356-367.

13. Ширяева О.И. Развитие принципов адаптации AIS на класс распределённых систем управления для решения задач оптимального управления // Матер. VI Междунар. науч. конф. «Информатика и прикладная математика». – Алматы: ИИВТ КН МОН РК, 2021. – С. 362 – 367.

14. Самигулин Т.И., Ширяева О.И. Разработка оптимальной системы управления сложным технологическим процессом на базе метаэврестических алгоритмов роевого интеллекта и оборудования компании Honeywell // Вестник Казахстанско-Британского Технического Университета. – 2021. – № 1(56). – С. 150-156.

Наша команда

Самигулина Галина Ахметовна

Д.т.н., профессор

galinasamigulina@mail.ru

ORCID: 0000-0003-1798-9161 Scopus Author ID: 6505522462 Web of Science ID: BBD-0213-2021

Ширяева Ольга Ивановна

К.т.н., ассоциированный профессор

oshiryayeva@gmail.com

Самигулина Зарина Ильдусовна

Ph.D, доцент

zarinasamigulina@mail.ru

Порубов Дмитрий Александрович

Ph.D