Научный архив: статьи

В статье рассказывается об использовании среды Jupyter Lab для развития навыков реализации методов машинного обучения у специалистов по информационной безопасности. Результаты дают представление о том, как среда Jupyter Lab может стать эффективным инструментом развития навыков специалистов по информационной безопасности, позволяя им выполнять анализ данных, разрабатывать и тестировать алгоритмы и модели, а также автоматизировать рутинные задачи по обеспечению безопасности. В качестве примера приведен анализ результатов решения задач бинарной и многоклассовой классификации вторжений в сетевой трафик с использованием набора данных UNSW-NB15.

В статье проанализирована эффективность использования различных моделей машинного обучения для предсказания спектральных свойств экзогенных флуорофоров, ключевых в диагностике онкозаболеваний. Исследуется применение алгоритмов ИИ для быстрого и экономически эффективного поиска новых флуорофоров, способствующих раннему выявлению рака. В статье оценивается эффективность различных моделей машинного обучения в предсказании свойств экзогенных флуорофоров, используемых в диагностике онкологических заболеваний. В работе исследуется применение алгоритмов искусственного интеллекта для быстрого поиска новых флуорофоров, способствующих раннему обнаружению рака. Особое внимание уделено оптической биопсии как неинвазивному методу исследования тканей для ранней диагностики патологий. В статье обобщаются данные из базы данных PubChem и GeoMcNamara и анализируются молекулярные свойства флуорофоров и их спектральные характеристики. Используя модели машинного обучения, такие как линейная регрессия, метод опорных векторов, случайный лес и XGBoost, получены результаты предсказания длины волны излучения для образцов флуорофоров. Результаты обучения и тестирования моделей свидетельствуют о высокой точности работы XGBoost и Random Forest. Исследование подчеркивает важность разработки эффективных флуорофоров для ранней диагностики рака и представляет модели машинного обучения в качестве инструментов для обработки и анализа данных в этой области, что позволяет акцентировать внимание на перспективности и применимости прогрессивных методов исследования в онкологии и медицинской химии.

Настоящая работа посвящена осмыслению положения личности в информационном обществе, в условиях трансформации, связанной с цифровыми технологиями. Основное внимание уделяется человеку и состоянию его субъектности и ответственности. При этом устанавливается, что одним из важнейших трендов модернизации общества является активное внедрение принципов устойчивого развития. Современная технологическая платформа и формирующаяся на ее основе цивилизация, автоматизация и роботизация, искусственный интеллект и другие функционирующие артефакты способствуют активному, системному симбиозу живого и неживого, природного, человеческого и механического начала. Развитие и нарастание влияния видеоконтента, переход рационального и эмоционального интеллекта человека в удаленный доступ, формирование из кусочков цифровой мозаики аватара человека в киберпространстве, с одной стороны, и вытеснение человека из занятости и новые формы получения дохода, монополизация права на использование цифрового следа человека и Hi-Tech в целом в руках отдельных мегакорпораций, тотальный брендинг и маркетизация, с другой стороны, предъявляют целый ряд требований к личности и ее ответственности за себя и происходящее в обществе. Результаты философских, социологических и нейрофизиологических исследований показывают, что самосознание человека происходит в результате социализации, сопровождающейся нарративной коммуникацией. Развивающаяся активность от первого лица, проходящая через воспитующий механизм свободы/ответственности, формирует сознательность и вменяемость человека, то есть личность, способную к социальной активности и рефлексии. Сегодня мы наблюдаем перманентную утрату способности человека к рассуждению и рефлексии, переход от нарративной к сигнальной коммуникации, редуцирование сложного человеческого и социального опыта к простым схемам. Растворение экзистенциальной сущности человека в цифровых кодах ведет к утрате востребованности личности как таковой в социальном мире. Таким образом, существующая ситуация уже сама по себе активизирует дискурс об актуализации человеческой идентичности и осознанной социальной свободы, с одной стороны, и институционализации на различных уровнях социо-гуманитарной экспертизы происходящих событий и процессов, с другой.

Целью исследования является составление методики преподавания основ обработки естественного языка, которая должна соответствовать сформулированной в Национальной стратегии развития искусственного интеллекта в Российской Федерации на период до 2030 г. стратегической задаче – повышению уровня обеспечения отечественного рынка технологий искусственного интеллекта квалифицированными кадрами. Образовательный модуль ориентирован на обучение студентов учебных заведений среднего специального и высшего образования. В работе применены методы сбора, анализа, обобщения информации о программных способах обработки естественного языка, нормативно-правовых документах в сфере образования, методиках проведения теоретических и практических занятий по компьютерной лингвистике и анализу текстов. Составлены тематические занятия, каждому из которых соответствуют универсальные и общепрофессиональные компетенции, перечисленные в Федеральном государственном образовательном стандарте высшего образования. Учебная программа составлена по принципу логической последовательности тем: изучение документации, инсталляция программного обеспечения, исследование свойств и методов морфологического анализатора, решение прикладных задач, практическая работа, отчет. Предложенный автором курс занятий прошел пилотную апробацию в Московском государственном техническом университете им. Н. Э. Баумана при подготовке бакалавров по направлениям 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» и 09.03.03 «Прикладная информатика» (профиль «Информационная аналитика»).

Использование искусственного интеллекта и цифровых технологий расширяет возможности искусствоведов и реставраторов, предлагая новые подходы к сохранению объектов культурного наследия и работе с ними. В статье представлен обзор мирового опыта применения цифровых решений для выполнения сложных реставрационных задач, связанных с восстановлением, идентификацией и реконструкцией произведений искусства и архитектуры. Особое внимание уделено проектам, получившим широкую известность за пределами реставрационной сферы. Среди них реконструкции фрагментов «Ночного дозора» Рембрандта, цифровая реконструкция фрагментов «Тайной вечери» Леонардо да Винчи и восстановление цветов «Факультетских картин» Густава Климта. В этих проектах алгоритмы искусственного интеллекта представили итоговое изображение утраченных элементов, которые были весьма близки к достоверным.

Упомянут такой проект, как «Следующий Рембрандт», который продемонстрировал широкой публике способность искусственного интеллекта к глубокому анализу авторского стиля и его интерпретации. Раскрыт принцип применения нейросетей в реставрационной практике для обнаружения ранних изображений, скрытых под более поздними красочными наслоениями на примере исследования створок Гентского алтаря братьев ван Эйк. Также рассмотрены проекты британского стартапа Oxia Palus, совмещающие в себе способности нейросетей к анализу авторского стиля и обнаружению оригинального изображения под слоями краски, на примере картин Пабло Пикассо и Винсента Ван Гога.

В статье подчеркивается важность междисциплинарного подхода, объединяющего искусствоведов, археологов и инженеров, как в проекте RePAIR, направленном на воссоздание артефактов из древних Помпей. Представлен пример успешного применения технологий 3D-сканирования в археологических исследованиях, таких как цифровые реконструкции памятников архитектуры в Пальмире и Мосуле.

Продемонстрированы такие значимые успехи в расшифровке античных текстов, как исследование свитков из Геркуланума с использованием томографического сканирования и алгоритмов машинного обучения. Помимо этого, высказываются предположения о возможностях в области сохранения культурного наследия, которые способны обеспечить дальнейшее совершенствование и интеграцию алгоритмов в реставрационные процессы.

В статье рассмотрен опыт реализации технологий искусственного интеллекта для разработки специальной программы как инновационного инструмента по осуществлению прогноза стабильности супружеских отношений. Для экспериментального исследования осуществлен сбор и обработка индивидуальных данных участников эксперимента 23-40 лет (n=57). С помощью реализации интеллектуальных алгоритмов машинного обучения были определены прогнозы по двум категориям: «неустойчивость и расторжение брака» и «устойчивость брака и исключение развода». В результате авторская разработка выявила ключевые категории признаков, положительно или отрицательно влияющих на возможность достижения в будущем семейного счастья. Созданная программа позволяет спрогнозировать будущую семейную траекторию и при определенных обстоятельствах может повысить целостность семейного очага.

В статье проведен анализ правосубъектности систем искусственного интеллекта. Рассматриваются подходы отечественных и зарубежных ученых по поводу возможности признания правосубъектности не только за человеком, но и другими объектами. В научном исследовании выявлены пробелы правового регулирования. Авторами вносятся предложения о создании единой регистрационной системы искусственного интеллекта, определяющей порядок контроля и использования систем искусственного интеллекта. Подобные системы могли бы выступать в качестве эффективного инструмента для правового регулирования деятельности искусственного интеллекта.

В статье в самом общем виде рассматривается возникновение и история развития как термина Искусственный интеллект, так и футуристические взгляды ученых на его использование, и возможные опасности применения. Дается определение термину интеллект и классификация различных видов интеллекта на основании чего утверждается, что интеллект — это не только понимание определенного рода деятельности, но и возможность прогнозирования, позволяющая принимать решения в условиях неопределенности. Ставится вопрос об отличии суперкомпьютера способного к скоростному выполнению простых (ранее заложенных в него) задач и искусственного интеллекта. Утверждается, что интеллект или искусственный интеллект в отличие от суперкомпьютера способен не только, получать, сортировать, накапливать и хранить информацию, но и создавать новую информацию. Рассматривается две проблемы при теоретическом использовании искусственного интеллекта: 1) человек становится лишним (ненужным) звеном биосферы; 2) человек контролер искусственного интеллекта. В качестве постановки проблемы ставится вопросы о возможностях использования искусственного интеллекта в сфере уголовного судопроизводства. Говорится о неотъемлемом свойстве человеческой психики – уклоняться от принятия решений в состоянии неопределенности, и о сильной переоценке современных нейросетей «создающих» творческие произведения. Поднимаются вопросы получения уголовно-релевантной информации искусственным интеллектом. Указываются приоритетные направления цифровизации уголовного судопроизводства.

Современный информационный мир создает новые технологии, которые ранее казались возможными только в научно-фантастических фильмах и книгах, но стали реальностью. Появление генеративных нейросетей, таких как ChatGPT, создало проблемную ситуацию в научном сообществе и образовании, которая заключается в возможности этичного использования продуктов нейросетей в научной работе. В отечественном и зарубежном интеллектуальном пространстве возникла дилемма, которая не позволяла определить место и возможные действия, применимые в научной деятельности.

Цель: рассмотреть современные попытки взаимодействия научного сообщества и искусственного интеллекта, а также предложить вариант их успешной коммуникации. Актуальность обусловлена всплеском общественной и научной дискуссии о влиянии искусственного интеллекта и нейросетей на производство научного знания. Исследуется и подвергается критике философский взгляд, который исходит из того, что нейросети являются проблемой современного общества (Н. Хомски), а также предлагается проект вписывания нейросетей и искусственного интеллекта в научный дискурс, опираясь на методологию Б. Латура и акторно-сетевой теории. В статье отстаивается позиция использования продуктов нейросетей в качестве инструмента проведения научного исследования.

Вывод: представлено решение проблемы взаимодействия науки и искусственного интеллекта с помощью акторно-сетевой теории Б. Латура, позволяющей рассматривать нейросеть как составную часть научной деятельности.

В статье анализируется внедрение инноваций и искусственного интеллекта в сферу государственного управления на примере Министерства цифрового развития государственного управления информационных технологий и связи Республики Татарстан и Министерства труда, занятости и социальной защиты Республики Татарстан. Актуальность исследования обуславливается тем, что основными перспективами развития системы государственного управления являются поиск инновационных идей и их внедрение в работу государственной службы. В 2024 г., в условиях активно изменяющегося сектора государственного управления в рамках информатизации и технологизации, способность органов управления инициировать и внедрять инновации и информационные технологии становится ценным конкурентным преимуществом.

Цель: выявить и проанализировать отношение государственных служащих к внедрению инновационных технологий и искусственного интеллекта в сферу государственного управления в Министерстве цифрового развития государственного управления информационных технологий и связи Республики Татарстан и в Министерстве труда, занятости и социальной защиты Республики Татарстан. Исследование было проведено с помощью разработанной авторами анкеты. Выборка составила 60 чел. С помощью Yandex Forms респондентам на почту была разослана анкета, которая включала 12 вопросов. Проанализированы влияющие на процессы факторы, проблемы внедрения инноваций и искусственного интеллекта в органах государственной власти. Определено отношение государственных служащих к инновациям и искусственному интеллекту. Проанализированы причины такого отношения опрошенных к инновациям и искусственному интеллекту.

Цель исследования. В настоящее время математические методы анализа видеоряда представляют собой структурированную совокупность подходов к распознаванию изображений на основе разности свечения различных областей изображений. Множество данных значений описываются с применением математических зависимостей, однако, существующие подходы работают только для стандартных изображений, полученных при обработке видеоданных. Целью настоящего исследования является разработка нового подхода к анализу изображений, полученных, в том числе, с применением терагерцевого излучения, имеющего специфические характеристики, как физические, так и математические.

Методы. В настоящем исследовании применялись следующие теоретические и эмпирические научные методы: анализ (проведен анализ существующих на сегодняшний день известных математических методов обработки изображений с целью распознания образов). Синтез (предложен принципиально новый подход к системам безопасности, представляющий собой единую систему, состоящую из отдельных взаимосвязанных подсистем); моделирование (разработана информационная модель системы безопасности на базе СКУД с применением системы анализа и распознавания потенциально опасных предметов на основе видеопотока в реальном времени); математизация (система анализа изображений описана языком математических законов и формул).

Результаты. В результате исследования на основе анализа современных материалов, в перспективе предлагается концепция системы обеспечения безопасности на основе анализа видеоряда в реальном времени с применением перспективных технологий сканирования объектов. В качестве основного новшества предлагается усовершенствованный метод анализа изображений Виолы-Джонса с применением дополнительного множества, характеризующего признаковое пространство объектов в терагерцевом диапазоне излучения.

Заключение. Применение технологий высокочастотного сканирования с интеллектуальными системами распознавания образов объектов в режиме реального времени позволит в существенной мере снизить риски проникновения злоумышленников на охраняемые объекты, а также повысить безопасность граждан при сравнительно малых затратах на разработку и внедрение модернизированных систем безопасности.

На основе сопоставления ориентиров в Стратегиях технологического развития страны с 2016 по 2024 гг. демонстрируется сформировавшееся противоречие в базовых установках по отношению к системе подготовки кадров. Авторы ставят цель представить социологический анализ создавшейся на сегодняшний день ситуации и имеющихся возможностей реализации задачи по обеспечению технологического суверенитета страны квалифицированными кадрами. Теоретико-методологическая основа исследования строится на обращении к классическим работам, представляющим общество: как систему Т. Парсонса, Э. Гидденса, самоорганизующуюся систему Н. Лумана; трудам, освещающим вопросы влияния научно-технологического потенциала на уровень конкурентоспособности; государственным программам и нормативным документам, а также статистическим и аналитическим материалам.

Результаты. Обобщение данных по программам подготовки в СПО, а также реализуемым федеральным программам по его поддержке позволило заключить, что на данный момент ситуация характеризуется постепенным улучшением, но количество выпускников недостаточно для обеспечения возрастающих потребностей производства. Причинами являются как некачественная подготовка по дисциплинам естественного цикла в школах и соответственно нехватка для решения данной задачи педагогических кадров, так и последствия демографической ямы 90-х гг., приведшая к сокращению потенциальных студентов. Авторы полагают, что решение проблемы обеспечения квалифицированными кадрами не столько в постоянном увеличении количества выпускников, сколько в пересмотре программ их подготовки как и технологий самого производства с целью замены этапов операций, которые могут выполнять неквалифицированные специалисты, технологическими разработками, основанными на искусственном интеллекте. Реализация комплексного подхода должна быть обеспечена пересмотром программ обучения в вузах и институтах, а также привлечением талантливых разработчиков к проблеме совершенствования производства.