Анализ этапов и критериев выбора современных технологий искусственного интеллекта в интересах построения и совершенствования техники средств связи и автоматизации управления специального назначения Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

УДК 621.391 DOI: 10.24412/2782-2141-2023-1-60-68

Анализ этапов и критериев выбора современных технологий искусственного

интеллекта в интересах построения и совершенствования техники средств связи и автоматизации управления специального назначения

Елизаров В. А., Паращук И. Б., Салюк Д. В.

Аннотация. Постановка задачи: детальный синопсис и подробный системный анализ в области современных технологий искусственного интеллекта и методологии их выбора в интересах построения и совершенствования техники средств связи и автоматизации управления специального назначения. Изучение условий и формулировка возможных ограничений и критериев выбора вариантов применения технологий искусственного интеллекта в системах такого класса. Новизна: состоит в том, что объектом исследования являются современные технологии искусственного интеллекта, причем особый упор сделан на анализ условий, ограничений и возможных критериев выбора этих технологий в интересах построения и совершенствования техники средств связи и автоматизации управления, на формулировку сущности и содержания этапов общей методики выбора таких технологий. Целью работы является анализ существующих подходов и разработка новых вариантов реализации процедур поддержки принятия решений по обоснованному, многокритериальному выбору конкретных технологий искусственного интеллекта для обеспечения повышения эффективности техники средств связи и автоматизации управления специального назначения. Результат: заключается в том, что предложен вариант практического наполнения (описаны сущность и содержание) этапов общей методики выбора современных технологий искусственного интеллекта в интересах построения и совершенствования техники средств связи и автоматизации управления, определены условия, ограничения и возможные критерии выбора, которые могут и должны реально повысить эффективность техники средств связи и автоматизации такого класса. Практическая значимость: результаты исследований и представленный подход к анализу этапов, условий, ограничений и критериев выбора современных технологий искусственного интеллекта, позволяют с единых системных позиций сформировать обоснованные варианты реального практического внедрения данных технологий в технику связи и автоматизации, что, в свою очередь, позволит поднять эффективность функционирования и применения систем такого класса на абсолютно новый уровень.

Ключевые слова: автоматизация управления, критерии выбора, методика, построение и совершенствование, техника средств связи, технологии искусственного интеллекта.

Актуальность

В современных условиях все большую актуальность приобретают вопросы анализа, формулировки и детальной разработки конкретных предложений в части реализации дорожных карт «сквозных» цифровых технологий, а также вопросы учета прогнозируемых результатов по практической реализации этих предложений на прикладном уровне, в интересах построения и совершенствования техники средств связи и автоматизации управления специального назначения [1-4].

В этой связи особого внимания, на наш взгляд, заслуживают технологии искусственного интеллекта, как одна из самых быстроразвивающихся отраслей «сквозных» цифровых технологий. Анализ тенденций развития отрасли показывает, что технологии искусственного интеллекта (ИИ), наряду с современными технологиями моделирования, квантовыми технологиями и технологиями распределенного реестра (блокчейна), аддитивными технологиями и технологиями «цифровых двойников», составляют базу, основу научно-производственного тренда, нацеленного на развитие систем (комплексов, средств) связи и автоматизации управления специального назначения [4].

При этом к технологиям ИИ принято относить: анализ Больших Данных, анализ речи, машинное обучение (глубокое обучение) и рекомендательные системы, технологии генерации естественного языка и речи, алгоритмы принятия аналитических решений на базе искусственного интеллекта, технологии компьютерного зрения, алгоритмы и методы когнитивных вычислений и выбора в условиях неопределенности, классификаторы и методы статистического обучения, искусственные нейронные сети, методы теории умного управления, генетические алгоритмы: интеллект роя, муравьиного сообщества, умную пыль, и др., а также биотехнические системы и подходы к построению нейроинтерфейсов (нейроинформатика) [5].

Очевидно, что перечисленные технологии не вправе и не в состоянии полностью взять на себя задачи связи и автоматизации. Это, тем более важно, для задач выбора современных технологий ИИ в интересах построения и совершенствования техники средств связи и автоматизации управления специального назначения, поскольку, в частности, существуют кардинальные отличия сущности и принципов автоматизации процессов управления, допустим, войсками и оружием, от базовых принципов интеллектуализации подобных задач, от особенностей применения для подобных целей систем ИИ.

В рамках интеллектуализации современных комплексов (средств) связи и автоматизированного управления справедливо, на наш взгляд, предполагается, что системы ИИ, встроенные в технические средства связи и автоматизации специального назначения, позволят расширить возможности средств и такого класса [4, 6-9].

В частности, с точки зрения поддержки принятия решения (например, по выбору оптимальных частот или по вопросам анализа информационной безопасности) в условиях значительной неопределенности - на основе разнородной и неполной информации, характеризующей часто изменяющиеся условия функционирования техники средств связи и автоматизации управления специального назначения [10, 11].

Именно в этих условиях проявляются достоинства современных технологий и систем ИИ - самообучаемость и адаптивность. Это позволит расширить возможности техники средств связи и автоматизации управления специального назначения, придав им интеллектуальные способности.

Например, позволит самостоятельно совершенствовать заложенное в них программное обеспечение, причем, иногда даже осуществлять «самостоятельное перепрограммирование» в ситуациях, реакция на которые изначально алгоритмически не заложена (не предусмотрена) в данные комплексы и средства. Позволит «интуитивно» принимать решения по процедурам связи и автоматизации в разнообразных и быстро изменяющихся условиях, опираясь, аналогично человеку, на неполные и зашумленные исходные данные [12].

Все это накладывает свой отпечаток на решение задач анализа условий, ограничений и возможных критериев выбора современных технологий ИИ в интересах построения и совершенствования техники средств связи (ТСС) и автоматизации управления (АУ) специального назначения (СН), на формулировку сущности и содержания этапов общей методики выбора таких технологий, делает эти задачи важными, актуальными.

Этапы общей методики и критерии выбора современных технологий

искусственного интеллекта в интересах построения и совершенствования техники средств связи и автоматизации управления

Выбор технологий ИИ в интересах построения и совершенствования ТСС и АУ СН должен включать следующие основные этапы:

Этап I. Анализ и определение границ применимости современных технологий ИИ и условий выбора этих технологий в интересах построения и совершенствования ТСС и АУ СН.

Этап II. Формулировка критериев выбора конкретных современных технологий ИИ в интересах построения и совершенствования ТСС и АУ СН.

Этап III. Определение базовых и специальных требований при выборе современных технологий искусственного интеллекта в интересах развития систем (комплексов, средств) связи и автоматизации управления.

Этап IV. Анализ альтернативных технологий ИИ в интересах проектирования и построения перспективной ТСС и АУ СН.

Этап V. Рассмотрение и учет факторов, влияющих на выбор современных технологий ИИ в интересах построения и совершенствования ТСС и АУ СН.

Этап VI. Непосредственно выбор современной технологии ИИ и аппаратно-программных средств для реализации этой выбранной технологии ИИ в интересах построения и совершенствования ТСС и АУ СН.

Выбор состава (элементов, направлений) технологий ИИ в интересах развития систем (комплексов, средств) связи и автоматизации управления, обусловлен целью построения и совершенствования систем такого класса, а также рядом дополнительных условий, в которых проектирование и построение ТСС и АУ СН будет реализовано (наличие финансовых средств и стоимость ресурсов, рабочей силы), а также фактическим и потенциальным уровнем развития технологий ИИ При этом предпочтения для задач проектирования и построения ТСС и АУ СН, по нашему мнению, могут быть отданы следующим технологиям ИИ:

- технология машинного обучения - способность к обработке данных и принятию решений, вне зависимости от строго обозначенных схем. Система ИИ, основанная на этой технологии, может обнаружить закономерности, точные ответы и грамотные прогнозы в заданиях с обширными параметрами, на что не способен человек;

- технология глубокого обучения - способность к нахождению закономерности в огромных массивах информации (Big Data). При этом чаще всего обработкой данных в технологии глубокого обучения занимаются искусственные нейронные сети (ИНС), которые созданы по подобию биологических нейронных сетей, они моделируют и обрабатывают входные и выходные сигналы;

- технологии обработки и генерации естественного языка - то, что позволяет преобразовать данные в естественный язык, который расшифровывает компьютер, а потом выдает человеку в том же понятном ключе;

- интеллектуальные рекомендательные системы - комплекс сервисов и программ, который анализирует предпочтения пользователей и пытается предсказать, что может их заинтересовать. Они не только помогают пользователям определиться с выбором товара или контента, но и помогают повысить достоверность принятия решений, например, в сфере построения и совершенствования ТСС и АУ СН;

- технологии компьютерного зрения - технологии создания программно-аппаратных средств, которые могут осуществлять визуальное обнаружение, отслеживание и классификацию объектов, т. е., это сфера ИИ, связанная с анализом изображений и видео и включающая множество методов, способствующих извлечению информации из «увиденного»;

- биотехнические технологии - сложные интеллектуальные технологии (и системы), включающие биологические и технические (компьютерные) компоненты, которые функционируют совместно для достижения общей цели;

- технологии нейронных сетей - технологии создания сетей или схем биологических нейронов. Это важный инструмент нескольких технологий ИИ - искусственные нейронные сети, состоящие из искусственных узлов-вычислителей (нейронов).

Отдельные задачи решают технологии, сочетающие в себе искусственный интеллект и робототехнику. Причем технологии роботов, совместимые с ИИ - сложные технологии, с помощью которых электронные устройства, программы и роботы могут решать различные задачи по заданным алгоритмам, включая задачи по связи и автоматизации. В этой связи, в рамках этапа формулировки критериев выбора конкретных технологий ИИ в интересах построения и совершенствования ТСС и АУ СН, необходимо вначале определиться с критериями, к которым, на наш взгляд, целесообразно отнести:

1) Масштаб и вид проекта по развитию и построению перспективных систем (комплексов, средств) связи и автоматизации управления, по построению и совершенствованию ТСС и АУ СН на основе технологий ИИ.

2) Трудоемкость и техническая сложность построения и совершенствования ТСС и АУ СН с использованием технологий ИИ.

3) Темп (быстрота, скорость) построения и совершенствования ТСС и АУ СН с использованием технологий ИИ.

4) Наличие специалистов с высоким уровнем компетентности в области технологий ИИ при построении и совершенствовании ТСС и АУ СН.

5) Популярные и, главное, легко доступные инструменты разработки технологий ИИ, способне повысить эффективность ТСС и АУ СН, повысить качество перспективных систем (комплексов, средств) связи и автоматизации управления.

6) Существование готовых решений на основе технологий ИИ, которые могут быть применены для построения и совершенствования ТСС и АУ СН.

7) Адаптивность (пластичность, гибкость) решений на основе технологий ИИ, которые могут быть использованы для построения и совершенствования ТСС и АУ СН.

8) Наличие опыта, умений и навыков использования технологий ИИ, которые могут быть применены для построения и совершенствования ТСС и АУ СН.

9) Отказоустойчивость аппаратно-программных механизмов на основе технологий ИИ, которые могут быть применены для построения и совершенствования ТСС и АУ СН;

10) Тенденция развития конкретных технологических решений и аппаратно-программных механизмов на основе технологий ИИ, которые могут быть применены для построения и совершенствования ТСС и АУ СН.

11) Обладание подробной и детальной документацией по технологиям ИИ, которые могут быть применены для построения и совершенствования ТСС и АУ СН.

12) Уровень цены (стоимость) поддержки технологий ИИ, которые могут быть применены для построения и совершенствования ТСС и АУ СН.

13) Диапазон и нагрузки, с которыми могут и должны справиться технические решения на основе технологий ИИ, применяемые для построения и совершенствования ТСС и АУ СН.

14) Способность к интеграции с иными программно-аппаратными решениями на основе технологий ИИ, применяемыми в рамках построения и совершенствования ТСС и АУ СН;

15) Условия и правила безопасности конкретных технологических решений и аппаратно-программных механизмов на основе технологий ИИ, которые могут быть применены для построения и совершенствования ТСС и АУ СН.

16) Независимость решений на основе технологий ИИ, которые могут быть применены для построения и совершенствования ТСС и АУ СН, от программно-аппаратной платформы, на которой данные технологии реализованы.

В рамках этапа определения базовых и специальных требований при выборе технологий искусственного интеллекта в интересах развития систем (комплексов, средств) связи и автоматизации управления, считать [13]:

- возможность переориентации конкретной технологии ИИ на потребление отечественных ресурсов, что позволит этой технологии, планируемой к применению для построения и совершенствования ТСС и АУ СН, избавиться от импортной программно-аппаратной зависимости.

- унифицированность технологий ИИ и их соответствие международным и отечественным стандартам, что позволяет эффективно применить эти технологии при построении и совершенствовании ТСС и АУ СН;

- независимость использования конкретной технологии, особенно технологии ИИ, планируемой к применению для построения и совершенствования ТСС и АУ СН, от уровня развития государства, где создается эта технология.

Стадии анализа альтернативных технологий ИИ и факторы, влияющие на выбор этих технологий в интересах построения и совершенствования техники средств связи и автоматизации управления

Процесс реализации одного из важнейших этапов общей методики выбора современных технологий ИИ - анализ альтернативных технологий в интересах проектирования и построения перспективной ТСС и АУ СН, может и должен, на наш взгляд, осуществляться в ходе трех отдельных стадий:

- стадии описания процесса проектирования и построения перспективной ТСС и АУ СН, включая подробную характеристику каждого его элемента в эксплуатационных режимах систем (комплексов, средств) связи и автоматизации управления;

- стадии анализа сравнительных характеристик технологий ИИ, планируемых к применению для построения и совершенствования ТСС и АУ СН, рассмотрения их преимуществ, недостатков и аргументации выбора альтернатив;

- стадии оценки в проектных условиях потенциальной эффективности использования выбранной технологии ИИ для построения и совершенствования ТСС и АУ СН.

При этом факторы, влияющие на выбор технологий ИИ в интересах построения и совершенствования ТСС и АУ СН, могут быть сгруппированы (классифицированы) и будут учитываться по следующим признакам:

- возможность (доступность) использования соответствующего программного обеспечения технологий ИИ для построения и совершенствования ТСС и АУ СН, для его применения в технологическом процессе модернизации систем (комплексов, средств) связи и автоматизации управления;

- существование и наличие соответствующих аппаратных средств для реализации технологий и создания систем ИИ в интересах построения и совершенствования ТСС и АУ СН;

- имеющее место в настоящее время требования к производственному процессу, нацеленному на реализацию технологий и систем ИИ в интересах построения и совершенствования ТСС и АУ СН;

- заранее заданные параметры качества и показатели эффективности функционирования перспективной ТСС и АУ СН, использующей технологии ИИ;

- известный масштаб проекта построения перспективной ТСС и АУ СН, использующей технологии ИИ, его технологическая структура, степень автоматизации проектного производства;

- наличие необходимой инфраструктуры для построения перспективной ТСС и АУ СН, использующей технологии ИИ.

Очевидно, что все эти факторы рассматриваются с точки зрения возможности увеличения эффективности функционирования перспективных ТСС и АУ СН с учетом всех возможных видов затрат.

При анализе альтернатив необходимо сравнить различные технологии ИИ по таким критериям, как цена, преимущества и недостатки. Лишь затем можно с достаточной долей достоверности обосновать выбор технологии ИИ, соответствующей условиям, в которых будет реализовываться проект по построению перспективной и совершенствованию существующей ТСС и АУ СН.

Альтернативные варианты технологий искусственного интеллекта, предлагаемые к рассмотрению, должны включать прогнозы развития этих технологий, краткосрочное и долгосрочное обязательство технической поддержки внедренных технологий в ТСС и АУ СН и рапорта производителей о предыдущем опыте в применении этих технологий, главным образом о применении в аналогичных условиях и, желательно, в таком же масштабе [13].

После окончательного выбора конкретной технологии ИИ в интересах построения и совершенствования ТСС и АУ СН следует определить, какие именно аппаратно-программные средства будут использованы для реализации проекта.

Главными принципами определения потребности в аппаратно-программных средствах для реализации выбранной технологии ИИ в рамках построения и совершенствования ТСС и АУ СН являются: надежность программных средств; номинальная мощность аппаратных средств; возможности аппаратно-программных средств (степень нагрузки на различных технологических этапах производства и эксплуатации).

При этом выбор аппаратно-программных средств для реализации выбранной технологии ИИ в рамках построения и совершенствования ТСС и АУ СН нужно проводить, учитывая существующие ограничения: квоты на потребление материалов, сложность импорта отдельных видов оборудования и программного обеспечения, государственная политика поддержки отечественных производителей аппаратно-программных средств, которая ограничивает использование импортного оборудования и программ.

Выводы

Анализ особенностей и роли некоторых технологий ИИ в интересах построения и совершенствования ТСС и АУ СН, анализ этапов, условий, ограничений и возможных критериев выбора этих современных технологий для развития систем (комплексов, средств) связи и автоматизации показывает, что данные технологии не только доступны и применимы для модернизации систем связи и АСУ, но и способны существенно поднять эффективность функционирования систем такого класса, причем на качественно новый уровень.

Это доказывают как уже давно существующие позитивные примеры применения некоторых наиболее распространенных технологий ИИ в оборонной сфере, так и результаты тестовых, предварительных и, зачастую, экспериментальных исследований, посвященных вопросам потенциального внедрения нетипичных для военной сферы технологий искусственного интеллекта, например технологий на базе генетических алгоритмов.

С учетом этого сформулирована сущность и предложено содержание этапов общей методики выбора современных технологий ИИ в интересах построения и совершенствования техники средств связи и автоматизации управления специального назначения. Предполагается, что выбранные на основе данной методики технологии позволят улучшить результативность построения и совершенствования систем такого класса, а также смогут повысить эффективность их применения.

Определены и сформулированы критерии выбора современных технологий ИИ в интересах построения и совершенствования техники средств связи и автоматизации управления, предложены требования, которым должны соответствовать процедуры выбора конкретных интеллектуальных технологий.

Сформулировано содержание задач, решаемых на различных стадиях анализа альтернативных технологий ИИ в интересах проектирования и построения перспективной ТСС и АУ СН, определены факторы, влияющие на решение подобных задач.

Результаты исследований и представленный подход к формулировке и реализации этапов выбора, учету условий, ограничений и соблюдению требований (критериев) по выбору современных технологий искусственного интеллекта позволяют на основе единых системных позиций сформировать работоспособные варианты и робастные алгоритмы поиска, анализа и эффективного практического внедрения данных технологий в технику средств связи и автоматизации управления специального назначения.

Литература

1. Абашева О. Ю., Амирова Э. Ф., Беляева С. В. и др. Цифровая экономика и сквозные цифровые технологии: современные вызовы и перспективы экономического, социального и культурного развития / Под ред. И. А. Бондаренко, А. Н. Полетайкина. Самара: ООО НИЦ «ПНК», 2020. 297 с.

2. Шевченко А. В. Обзор «сквозных» технологий в Российской Федерации // Вопросы студенческой науки. 2019. №7 (35). С. 14-17.

3. Макушкин А. Г., Осоченко Е. А. Атлас сквозных технологий цифровой экономики России. М.: АО «Гринатом». 2019. 372 с.

4. Паращук И. Б., Салюк Д. В. Анализ особенностей и роли современных «сквозных» цифровых технологий в построении и совершенствовании техники средств связи и автоматизации управления специального назначения // Техника средств связи. 2022. № 2 (158). С. 13-21.

5. Распоряжение Правительства РФ от 28.07.2017 № 1632-р «Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации» // Собрание законодательства РФ. 2017. № 32. Ст. 5138.

6. Боровская Е. В., Давыдова Н. А. Основы искусственного интеллекта: учебное пособие. 4-е изд. М.: Лаборатория знаний, 2020. 130 с.

7. Остроух А. В. Введение в искусственный интеллект: монография. Красноярск: Научно-инновационный центр, 2020. 250 с.

8. ГОСТ Р 59277-2020 Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта. М.: Стандартинформ. 2021. 16 с.

9. Филипова И.А. Правовое регулирование искусственного интеллекта: учебное пособие. Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2020. 90 с.

10. Михайличенко Н. В., Паращук И. Б., Михайличенко А. В. Информационная безопасность мобильных центров обработки данных: этапы разработки методики анализа в условиях неопределенности // Информационная безопасность регионов России (ИБРР-2021) XII-я Санкт-Петербургская Межрегиональная конференция. Санкт-Петербург, 27-29 октября 2021 г., Материалы конференции, - СПб.: СПОИСУ, 2021. С. 175-177.

11. Федорченко Е. В., Паращук И. Б. Анализ защищенности систем индустриального Интернета вещей в условиях неопределенности входной информации безопасности // Региональная информатика и информационная безопасность. Сб. тр.. Вып. 10 / СПОИСУ. - СПб.: 2021. С. 113-117.

12. Паращук И. Б., Михайличенко А. В., Крюкова Е. С. Анализ зашумленных и неоднородных данных о значениях параметров надежности дата-центров // Современные технологии: актуальные вопросы теории и практики: сборник статей Международной научно-практической конференции. Пенза: МЦНС «Наука и Просвещение». 2021. С. 74-77.

13. Буренок В. М. Проблемы применения систем с искусственным интеллектом в военном деле // Известия РАРАН. № 4 (119). 2021. С. 3-6.

References

1. Abasheva O. Yu., Amirova E. F., Belyaeva S. V. i dr. Cifrovaya e "konomika i skvozny"e cifrovy"e texnologii: sovremenny"e vy"zovy" i perspektivy" e"konomicheskogo, social"nogo i kul"turnogo razvitiya [Digital economy and end-to-end digital technologies: current challenges and prospects for economic, social and cultural development] / Pod red. I. A. Bondarenko, A. N. Poletajkina. Samara. OOO NICz «PNK», 2020. 297 p. (In Russian).

2. Shevchenko A. V. Obzor «skvozny"x» texnologij v Rossijskoj Federacii [Overview of «end-to-end» technologies in the Russian Federation]. Voprosy' studencheskoj nauki, №7 (35), 2019, Рр. 14-17. (In Russian).

3. Makushkin A. G., Osochenko E. A. Atlas skvozny"x texnologij cifrovoj e"konomiki Rossii [Atlas of end-to-end technologies of the digital economy of Russia]. Moscow. AO «Grinatom». 2019. 372 p. (In Russian).

4. Parashchuk I. B., Salyuk D. V. Analiz osobennostej i roli sovremenny"x «skvozny"x» cifrovy"x texnologij v postroenii i sovershenstvovanii texniki sredstv svyazi i avtomatizacii upravleniya special"nogo naznacheniya [Analysis of the features and role of modern "end-to-end" digital technologies in the construction and improvement of communication equipment and automation of special-purpose control]. Means of Communication Equipment. 2022. No. 2 (158). Pp. 13-21. (In Russian).

5. Rasporyazhenie Pravitel"stva RF ot 28.07.2017 № 1632-r «Ob utverzhdenii programmy" «Cifrovaya e"konomika Rossijskoj Federacii» [Decree of the Government of the Russian Federation dated 28.07.2017 No. 1632-r «On the approval of the program «Digital Economy of the Russian Federation»]. Sobranie zakonodatel"stva RF, 2017. № 32. St. 5138. (In Russian).

6. Borovskaya E. V., Davydova N. A. Osnovy" iskusstvennogo intellekta: uchebnoeposobie [The basics of artificial intelligence: a textbook]. Moscow. Laboratoriya znanij Pabl. 2020. 130 p. (In Russian).

7. Ostroux A. V. Vvedenie v iskusstvenny"j intellekt: monografiya [Introduction to Artificial Intelligence: monograph]. Krasnoyarsk. Nauchno-innovacionny'j centr Pabl., 2020. 250 p. (In Russian).

8. GOST R 59277-2020 Sistemy" iskusstvennogo intellekta. Klassifikaciya sistem iskusstvennogo intellekta [Artificial intelligence systems. Classification of artificial intelligence systems]. Moscow. Standartinform Pabl. 2021. 16 p. (In Russian).

9. Filipova I. A. Pravovoe regulirovanie iskusstvennogo intellekta: uchebnoe posobie [Legal regulation of artificial intelligence: textbook]. Nizhnij Novgorod: Nizhegorodskij gosuniversitet Pabl. 2020. 90 p. (In Russian).

10. Mixajlichenko N. V., Parashchuk I. B., Mixajlichenko A. V. Informacionnaya bezopasnost" mobil"ny"x centrov obrabotki danny"x: e"tapy" razrabotki metodiki analiza v usloviyax neopredelennosti [Information security of mobile data centers: stages of development of an analysis methodology under uncertainty]. Informacionnaya bezopasnost" regionov Rossii (IBRR-2021) [Information security of Russian regions] Xll-ya Sankt-Peterburgskaya Mezhregional"naya konferenciya. Sankt-Peterburg, 27-29 oktyabrya 2021 g., Materialy" konferencii. Sankt-Peterburg. SPOISU, 2021. Pp. 175-177. (In Russian).

11. Fedorchenko E. V., Parashchuk I. B. Analiz zashhishhennosti sistem industrial"nogo Interneta veshhej v usloviyax neopredelennosti vxodnoj informacii bezopasnosti [Analysis of the security of industrial Internet of Things systems under conditions of uncertainty of security input information]. Regional"naya informatika i informacionnaya bezopasnost" [Regional informatics and information security]. Sbornik trudov. V. 10. SPOISU. Sankt-Peterburg. 2021. Pp. 113-117. (In Russian).

12. Parashchuk I. B., Mixajlichenko A. V., Kryukova E. S. Analiz zashumlenny"x i neodnorodny"x danny"x o znacheniyax parametrov nadezhnosti data-centrov [Analysis of noisy and heterogeneous data on the values of data center reliability parameters]. Sovremenny"e texnologii: aktual"ny"e voprosy" teorii ipraktiki: sbornik statejMezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii [Modern technologies: topical issues of theory and practice: collection of articles of the International Scientific and Practical Conference]. Penza. MCzNS «Nauka i Prosveshhenie» Pabl. 2021. Pp. 74-77. (In Russian).

13. Burenok V. M. Problemy" primeneniya sistem s iskusstvenny"m intellektom v voennom dele [Problems of using systems with artificial intelligence in military affairs]. Izvestiya RARAN [Izvestia RARAN]. 2021. № 4 (119). Pp. 3-6. (In Russian).

Статья поступила 02 февраля 2023 г.

Информация об авторах

Елизаров Вячеслав Александрович - Кандидат технических наук. Заместитель начальника отдела ООО «СТЦ». Область научных интересов: проектирование и разработка автоматизированных систем специального назначения; технологии сбора и обработки информации. Тел.: +7 911 227 90 95. E-mail: m_els@mail.ru.

Паращук Игорь Борисович - Доктор технический наук, профессор, Заслуженный изобретатель Российской Федерации. Профессор кафедры (автоматизированных систем специального назначения) Военной академии связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного. Область научных интересов: мониторинг информационных и телекоммуникационных систем; сетевые технологии; комплексы и средства защиты информации. Тел.: +7 911 944 36 88. E-mail: shchuk@rambler.ru.

Салюк Дмитрий Владиславович - кандидат технических наук, доцент. Начальник отдела ПАО «Интелтех». Область научных интересов: проектирование и разработка автоматизированных систем специального назначения, сетевые технологии. Тел.: +7 921 794 10 64. E-mail: salukdv@rambler.ru.

Адрес: 197342, Россия, г. Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 8.

Analysis of the stages and criteria for the selection of modern artificial intelligence technologies in the interests of building and improving communication equipment and control

automation of special purpose

V. A. Elizarov, I. B. Parashchuk, D. V. Salyuk

Abstract. Task statement: a detailed synopsis and a detailed system analysis in the field of modern artificial intelligence technologies and the methodology of their selection in the interests of building and improving communication equipment and automation of special-purpose control. Study of conditions and formulation ofpossible limitations and criteria for the choice of options for the use of artificial intelligence technologies in systems of this class. Novelty: consists in the fact that the object of research is modern artificial intelligence technologies, with special emphasis on the analysis of conditions, limitations and possible criteria for the selection of these technologies in the interests of building and improving the technology of communication and control automation, on the formulation of the essence and content of the stages of the general methodology for the selection of such technologies. The purpose of the work is to analyze existing approaches and develop new options for implementing decision support procedures for a reasoned, multi-criteria choice of specific artificial intelligence technologies to ensure increased efficiency of communication equipment and automation of special-purpose control. The result: is that a variant of practical filling is proposed (the essence and content are described) of the stages of the general methodology for choosing modern artificial intelligence technologies in the interests of building and improving communication and control automation technology, conditions, limitations and possible selection criteria are defined that can and should really increase the efficiency of communication and automation equipment of this class. Practical significance: the research results and the presented approach to the analysis of the stages, conditions, limitations and criteria for the selection of modern artificial intelligence technologies allow us to form reasonable options for the real practical implementation of these technologies in communication and automation technology from a unified system standpoint, which, in turn, will allow us to raise the efficiency of the functioning and application of systems of this class to a completely new level.

Keywords: artificial intelligence technologies, communication equipment, construction and improvement, control automation, methodology, selection criteria.

Information about Authors

Vyacheslav Alexandrovich Yelizarov - Candidate of Technical Sciences. Deputy Head of the department of LLC "STC". Research interests: design and development of automated systems for special purposes; technologies for collecting and processing information. Tel.: +7 911 227 90 95 . E-mail: m_els@mail.ru.

Igor Borisovich Parashchuk - Doctor of Technical Sciences, Professor, Honored Inventor of the Russian Federation. Professor of the Department (Automated Special purpose Systems) of the Military Academy of Communications named after Marshal of the Soviet Union S.M. Budyonny. Research interests: monitoring of information and telecommunication systems; network technologies; complexes and means of information protection. Tel.: +7 911 944 36 88. E-mail: shchuk@rambler.ru

Dmitry Vladislavovich Salyuk - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor. Head of the Department of PJSC «Inteltech». Research interests: design and development of automated systems for special purposes, network. Tel.: +7 921 794 10 64. E-mail: salukdv@rambler.ru.

Address: Russia, 197342, Saint-Petersburg, Kantemirovskaya str., 8.

Для цитирования: Елизаров В. А., Паращук И. Б., Салюк Д. В. Анализ этапов и критериев выбора современных технологий искусственного интеллекта в интересах построения и совершенствования техники средств связи и автоматизации управления специального назначения // Техника средств связи. 2023. № 1 (161). С. 60-68. DOI: 10.24412/2782-2141-2023-1-60-68.

For citation: Elizarov V. A., Parashchuk I. B., Salyuk D. V. Analysis of the stages and criteria for the selection of modern artificial intelligence technologies in the interests of building and improving communication equipment and control automation of special purpose. Means of Communication Equipment. 2023. No. 1 (161). Pp. 60-68. DOI: 10.24412/2782-2141-2023-1-60-68. (in Russian).