ИНДУСТРИЯ 5.0: НЕЙРО-ЦИФРОВОЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ЦЕЛЕПОЛАГАНИЯ И ПЛАНИРОВАНИЯ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004.89

ИНДУСТРИЯ 5.0: НЕЙРО-ЦИФРОВОЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ЦЕЛЕПОЛАГАНИЯ И ПЛАНИРОВАНИЯ

А.В. Бабкин1, С.И. Корягин2, И.В. Либерман3, П.М. Клачек4, А.А.Богданова5,

Н.Х. Сагателян6

1 Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Россия, 195251, Санкт-Петербург, Политехническая ул., 29;

2,3,4,5,6Балтийский федеральный университет им.И.Канта, Россия, 236041, г. Калининград, ул. А.Невского, 14.

В статье представлены концептуальные основы интегрированной модели глобальной трансформации общества на основе движения к нообществу и нейросфере, которая может стать основой для создания кибер-социальных экосистем Индустрии 5.0 нового поколения, основанных на основе применения принципов стратегирования мышления и понятия когнитивной гиперциклической самоорганизации. Разработана методологическая триада проектирования нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0, включающую понятие задачи-системы, когнитивного фрейма и интеллектуальных маркеров. Представлен нейро-цифровой инструментарий стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0. на основе коллективного интеллекта.

Ключевые слова: цифровая экономика, цифровая трансформация, теория стратегирования, искусственный интеллект, киберсоциальная система, Индустрия 5.0, нейросфера.

INDUSTRY 5.0: A NEURO-DIGITAL TOOL FOR STRATEGIC GOAL-SETTING AND

PLANNING

A.V. Babkin, S.I. Koryagin, I.V. Liberman, P.M. Klachek, A.A. Bogdanova, N.H. Saghatelyan

Peter the Great St.Petersburg Polytechnic University, Russia, 195251, St.Petersburg, Polytechnicheskaya, 29;

I.Kant Baltic Federal University, Russia, 236016, Kaliningrad, A.Nevsky str., 14.

The article presents the conceptual foundations of an integrated model of the global transformation of society based on movement towards a noosociety and neurosphere, which can become the basis for creating a new generation of cyber-social ecosystems of Industry 5.0, based on the principles of strategizing thinking and the concept of cognitive hypercyclic self-organization. A methodological triad of designing neuro-digital tools for strategic goal-setting and planning of Industry 5.0 has been developed, including the concept of a task-system, a cognitive frame and intellectual markers. The neuro-digital toolkit of strategic goal-setting and planning of Industry 5.0 based on collective intelligence is presented.

Keywords: digital economy, digital transformation, strategy theory, artificial intelligence, cybersocial system, Industry 5.0, neurosphere.

Введение

В работе [1] отмечается "Одной из центральной тем для обсуждений на уровне глобального бизнес-сообщества уже несколько лет являются цели устойчивого развития (ЦУР). Все большее количество компаний становятся приверженцами Целей и пытаются вносить свой

вклад в устойчивое развитие, внедряя определенные решения в свои реальные бизнес-процессы", а также приводятся следующие аналитические данные "В 2018 году компания PricewaterhoшeCoopers провела исследование «От слов к делу: Насколько цели в области устойчивого развития актуальны для бизнеса?».

1 Бабкин Александр Васильевич - доктор экон. наук, профессор, профессор Высшей инженерно-экономической школы, e-mail: [email protected];

2Корягин Сергей Иванович - доктор техн. наук, профессор, советник руководителя ОНК «Институт высоких технологий» по взаимодействию с индустриальными партнерами, тел.: +7 905 240 4343, e-mail: [email protected];

3Либерман Ирина Владимировна - кандидат физ.-мат. наук, доцент, директор Высшей школы физических проблем и технологий, тел.: +7 906 213 1622, e-mail: [email protected];

4Клачек Павел Михайлович - кандидат техн. наук, доцент ОНК «Институт высоких технологий», тел.: +7 911 451 9275, e-mail: [email protected];

5Богданова Анна Андреевна - руководитель образовательных программ ОНК «Институт высоких технологий», e-mail: [email protected];

6Сагателян Нарине Хореновна - руководитель образовательных программ ОНК «Институт высоких технологий», e-mail: [email protected].

Результаты исследования говорят о том, что 72% компаний по миру упоминали ЦУР в своей отчетности, в России данный показатель составлял 43%".

В работе [1] представлено системное рассмотрение понятия и основных теоретических положений и прикладных инструмента-риев в области ЦУР "Что же такое цели устойчивого развития? 17 целей в области устойчивого развития - это грандиозный план человечества по созданию лучшего мира: в сентябре 2015 года 193 страны утвердили 17 основных целей и 169 подцелей на Генеральной Ассамблее ООН". В работе [2] представлен анализ проблем при внедрении ЦУР в бизнес-среду современных, в том числе высокотехнологичных компаний, а также представлено обосновании необходимости создания индивидуальных инструментариев внедрения ЦУР на основе современных экоси-стемных подходов [3,4,5,6,7].

Исследования авторов, проведенные на основе работы [1], а также на основе работ [8,9], показывают, что внедрении ЦУР в бизнес-среду компаний Индустрии 5.0. возможно на основе создания новых типов киберсоциальных экосистем НИО.2 [10,11,12] и производных от них нейро-цифровых, интеллектуальных и т.д. экосистем (рис. 2).

В работе профессора А. В. Бабкина и Л. В.Ташеновой [12] впервые в мировой научной практике представлены специфические особенности функционирования киберсоциальных экосистем Индустрии 5.0. (рис. 1). а также представлены шесть вспомогательных технологий, которые будут играть важную роль в процессе перехода производств на новый технологический уклад Индустрии 5.0: "1. индивидуализированные технологии, объединяющие возможности и способности людей и машин; 2. использование биотехнологий и «умных» приборов со встроенными датчиками, которые могут быть в последующем подвергнуты переработке, тем самым в значительной мере сохраняя окружающую среду, учитывая объемы отходов технологических производств; 3. активное применение цифровых двойников и систем моделирования не только отдельно взятых объектов и явлений, но и целых производственных систем и процессов; 4. сбора, передачи и обработки данных, в том числе Big Data и Blockchain; 5. искусственного интеллекта, в том числе для изучения причинно-следственных связей, возникающих, к примеру, в сложных динамических системах; 6. энергоэффективности, возобновляемых источников энергии и новых способов хранения сырья и ресурсов [12]".

Также в работе [12] утверждается, что создание новых типов киберсоциальных экосистем Индустрии 5.0. важно осуществлять в рамках эволюционного развития разнообразных ин-

тегрированных интеллектуальных производственных систем (с позиции институционального подхода) Индустрии 4.0. Данное утверждение согласуется с исследования, представленными в расширенном отчете компании IBM [13], а также в работах [14,15,16,17,18,19,20], посвященных мировому развитию Индустрии 4.0 и когнитивного производства.

Отсутствие единого заранее заданного алгоритма; быстрая

« i г св . £ м H О Si «адаптация» под новые производственные задачи

Самоадаптация систем под создание кастомизированных

2" 5 = § 2 S продуктов

g¡ Разнобразие источников и систем сбора к обработки данных

s s S s

Ë Э о S Наличие возможности анализировать данные ралнчных

S типов и видов

& ç S 2 о

Использование в процессе функционирования различных цифровых инструментов: 1оТ, ПоТ, Big Data и других

Рисунок 1 - Специфические особенности функционирования киберсоциальных экосистем [12]

В расширенном отчете компании IBM [13] представлен комплекс подрывных технологий и прикладных инструментариев Индустрии 4.0 и большой спектр прикладных примеров, являющихся основой для создание новых типов киберсоциальных экосистем Индустрии 5.0., на основе эволюционного развития современных интегрированных интеллектуальных производственных систем Индустрии 4.0. В частности, исследуются принципиально новые подходы и концепции Индустрии 4.0 [13]: " «Цифровая цепочка выполняемых задач» (Digital Thread), призванная гарантировать эффективное прохождение информации на всем протяжении от проектирования продукта до его вывода из эксплуатации и переработки, «Цифровой двойник» (Digital Twin), обеспечивающая преобразование разрозненных элементов данных в согласованные и нематериальные активы, и «Киберфизиче-ская система» (Cyber Physical System), лежащая в основе децентрализованных самоуправляемых систем и процессов" - представляющие основу когнитивного производства, как эволюционной основы новых типов киберсоциальных экосистем Индустрии 5.0. Также в работах [21,22,23,24,25] представлен комплекс новых «подрывных» и знаниеинтенсивных технологий [13]: "облака, большие данные, блокчейн, интернет вещей, расширенная аналитика с машинным обучением и искусственным интеллектом, взаимодействие «человек-машина» на основе мобильных и носимых устройств, дополненная/виртуальная реальность, когнитивный интерфейс «человек-машина», преобразование из цифрового в физическое представление с помощью передовой робототехники или 3D-печати",

- как основы создания конвергенции операционных технологий (ОТ) и информационных технологий (ИТ), в процессе эволюционного развития когнитивного производства Индустрии 5.0.

На основе большого количества прикладных примеров внедрения, прорывных концепций и технологий Индустрии 4.0, в расширенном отчете IBM [13], сформулирован комплекс проблем проектирования планов эволюционного развития предприятий Индустрии 4.0., а также разработан промышленный проектный подход и целевая модель проектирования цифровых предприятий Индустрии 4.0. (Digital Factory Industry 4.0), являющихся в соответствии с [5,11] разновидностью интеллектуальных экосистем, и создаваемых на их основе новых типов кибер-социальных экосистем Индустрии 5.0.

Как показали результаты исследований авторов [3,5,11], и как точно отмечено в работе академика РАН В. Л. Квинта и профессора С. Д. Бодрунова [10] "Стратегия ведет компанию, правительство или любой объект стратегирова-ния из прошлого в будущее, основываясь на прогнозах, предвидении и стратегировании, обеспечивая реагирование на новые возможности успеха и использование их; указывая на потенциальные и слабо известные вызовы и преграды будущего, по возможности избегая последних основная проблема применения на практике, перспективных подходов и методов" -

промышленный проектный подход IBM и аналогичные методики [13] проектирования планов эволюционного развития предприятий Индустрии 4.0. и создаваемые на их основе первые версии новых типов киберсоциальных экосистем Индустрии 5.0., не могут эффективно реализоваться без создания универсальных инстру-ментариев стратегического целеполагания и планирования [10,25]. Данное положение нашло свое подтверждение также в работах [26,27,28,29], в которых исследуются этапы поступательного движения для перехода от Четвертой промышленной революции к Пятой -«Индустрии 5.0».

В работе [30] рассмотрена (рис. 2), модель инструментария стратегического целепола-гания и планирования Индустрии 5.0., основанная на мети системной интеграции [3]: нейро-экосистемной модели концепции Индустрия 5.0 [3]; модели взаимосвязи процессов предвидения, прогнозирования, стратегирования и планирования [10,31]; модели нового индустриального общества второго поколения [10], - позволяющая "сформировать перспективные системы управления развитием предприятий, производств и сфер промышленности Индустрии 5.0., адаптированные к условиям нейро-цифровой реиндустриализации и трансформации [7], отличающихся учетом полисубъектности и многоуровневого характера управления развитием на основе знание интенсивных технологий [10]".

Мета когнитивные

операторы технологичности знаний

—Ч*! - нейро-цифровая трансформация

_Ч,2 - нейробионическа! трансформация —

NBIC-технологии

Нейро- цифровое производство

Квантовая компьютерная вычислительная сеть

Биокибернетические

Андроидная робототехника

Индустриальные

операторы технологичности знаний

Кнберфшические _

системы

Автономные роботы

Мобильные цифровые технологии

—4*3 - киберфизическая трансформация

—Ч*4 - цифровая _ трансформация

— Интернет

Платформа целеоринтиро-

ванного планирования и стратегирования

Нейро-цифровая Социально-экономическая Другие типы экосистем

Комплекс стратегированных экосистем

Рисунок 2 - Модель инструментария стратегического целеиолагания и планирования Индустрии 5.0.

[30]

В работе [10] представлена схема отношения людей в процессе регулирования ноопроизвод-ства (рис. 3, нижняя часть рисунка), которая определяет начало "качественных изменений в содержании производства, потребностях, цен-ностяхи мотивации человеческого поведения и, естественно, социально-экономических отношениях и институтах [10]". Развитие схемы отношений людей в процессе регулирования ноопро-

изводства, предложенной в работе [10], на основе модели инструментария стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0. позволило сформулировать интегрированную модель глобальной трансформации общества, которая определеняет вектора стратегии общественного развития на основе движения к нооб-ществу и нейросфере (рис. 3).

Рисунок 3 - Интегрированная модель глобальной трансформации общества на основе движения к

нообществу и нейросфере

Авторы статьи хотят обратить особое внимание читателей, на следующую формулировку, имеющую непосредственное отношение к рис.3, представленную в работе [10] "Ноопро-изводство, будучи отделено от человека, от общества, по своим целям и задачам останется подчиненным обществу. «Именно сфера целеполагания, формулировка целей и задач, контроль над допустимыми средствами их реализации в техносфере - все это останется в сфере отношений человеческого общества. Автономные техносущности, технетические существа, функционирующие в сфере ноопроизводства и способные к саморазвитию, будут зависимы от человеческого общества, определяющего ограничения их саморазвития, блокируя направления, не несущие пользу обществу, и ориентируя функционирование и развитие ноопроизводства в направлениях, необходимых человеку для его собственного развития»". По сути, данная формулировка, наделенная даром предвиденья будущего человечества, является фундаментальной основой, предложенной в работе [30], нейро-экосистемной модели концепции Инду-

стрии 5.0, позволяющей объединить человеческий и машинный интеллект для создания коллективного суперинтеллекта, являясь источником гармоничного, технологического развития человеческой цивилизации. На рис. 3. представлено авторское видение развития схемы отношения людей в процессе регулирования ноопроиз-водства (рис. 3), на основе идей и подход, изложенных в работе [10] "объединения усилий авторов концепций стратегирования (В. Л. Квинт), ноономики (С. Д. Бодрунов) и концепции Индустрии 5.0 (авторский коллектив статьи), способного обеспечить магистральные направления технологических изменений, на основе применения знание-интенсивных технологий и страте-гированных экосистем новой формации [10]". Основу, представленной на рис. 3 интегрированной модели глобальной трансформации общества, составляет идея "стратегирования мышления", суть которой основана на следующем положение, представленном в работе [10] «Теория ноономики содержит представление, как минимум, о трех последовательных рубежах реальности будущего, только ближайший из которых в

какой-то мере отражается в обыденном сознании - в значительной мере как нечто труднореализуемое. Речь, например, может идти об использовании идей ноономики в процессах реин-дустриализации на основе новейших технологий, затем - о построении целостного НИО.2 и, наконец, - о выходе из экономической реальности в реальность ноономики. Этих реальностей еще не существует, но движение к ним заложено в противоречиях настоящего. "Ведь большинство обладает коллективным знанием, но ему не хватает умения и дальновидности сепарировать, извлекать «алмазы» - правдивую и дальновидную стратегию будущего из тонн пустой породы примитивных представлений о путях к будущим успехам и неожиданным для конкурентов победам"». Именно с данной проблемой, умением сепарировать, извлекать «алмазы» в виде знание-интенсивность технологий [10], столкнулись, например, специалисты компании 8раееХ, на этапе создания первых прототипов по известному проекту StarsЫp. И как будет продемонстрировано в разделе апробация, применение, революционных подходов и инструментариев стратегического мышления, предложенных в работе [3], и дополненных авторскими идеями на основе методов и положений концепции Индустрии 5.0.[5], привели к созданию принципиально новых "подрывных [13]" технологий: мета когнитивной среды моделирования сложных ки-берфизических систем Индустрии 5.0 и системы "глобального архитектурного мышления" компании 8раееХ, - которые возможно позволят обеспечить межгалактические полеты и сделать человечества межпланетным видом.

Вернемся к рисунку 3. Центральным, системно-целевым элементом, представленной на рис. 3. интегрированной модели глобальной трансформации общества, которая может стать основой для создания кибер-социальных экосистем Индустрии 5.0 [5], является коллективный интеллект [32, 33]. В рамках данной работы авторы представят нейро-цифровую модель коллективного интеллекта, на основе применения принципов стратегирования мышления и понятия когнитивной гиперциклической самоорганизации. В настоящее время на базе ряда ведущих мировых корпораций происходит активное создание и тестовое внедрение принципиально новых типов киберсоциальных экосистем Индустрии 5.0. [34]. Например, создаваемая под личным руководством Илона Маска нейро-цифро-вая, промышленная экосистема СуЬег-TeslaMotors, предназначенная для производства электромобилей, а в последствии космической техники (проект Starship) и других сложных технических изделий, в рамках которой конструирование, проектирование и непосредственно управление производством, например, промышленными роботехническими комплексами при

сборе электромобилей, будет осуществляться на основе нейросетевых, нейрокомьютерных интерфейсов (названных "нейронными киберпан-ками" т.е. систем искусственного интеллекта, взаимодействующих напрямую с мозгом человека), в результате чего будет создана промышленная, по сути киберсоциальная нейросеть (или "нейронное кружево", термин лично сформулированный Илоном Маском), которая позволит на принципиально новом, киберсоциальном, уровне задействовать биологические (интеллектуальные) возможности человека и нейро-циф-ровые возможности искусственного интеллекта, позволяя, в том числе стимулировать творческие процессы, процессы "прямого когнитивного" взаимодействие между специалистами различных уровней, создание коллективного ки-бер сознания и интеллекта.

Еще одни показательный пример, корпорация Kia Motors Corporation, в настоящее время уже запустила в тестовую эксплуатацию интеллектуальную экосистему, предназначенную для конструирования и производства автомобилей Kia нового поколения на основе технологии нейро-цифровой виртуальной реальности. Данная интеллектуальная экосистема, позволит коллективам дизайнеров, конструкторов и инженеров, на основе кибер-промышленной экосистемы, обеспечивающей нейро-цифровое взаимодействие между распределенным искусственным интеллектом и специалистами всех филиалов компании, по всему миру, проводить комплекс проектно-конструкторских работ, контролировать все производственные процессы и промежуточные результаты, связанные с разработкой и производством новых моделей автомобилей Kia.

Прикладные исследования авторов, в частности по проекту Starship компании SpaceX, показали, что основная проблема, связанная с созданием принципиально новых подрывных и знаниеинтенсивных технологий, и построенных на их основе нейро-цифровых (киберсоциаль-ных) экосистем нового поколения Индустрии 5.0 (рис.2), с которой столкнулись, в том числе и в компании SpaceX и в корпорации KIA, связана с проблемой стратегирования мышления, проще говоря возможностью научить коллективный интеллект стратегическому мышлению, как сказано в работе [10] «Профессиональный стратег ищет и обосновывает новые стратегические проспекты, секционирует приоритеты и разрабатывает сценарии в условиях, когда прошлое лишь частично экстраполируется в будущее, «настоящее» не существует, а будущие социальные процессы и экономические агенты остаются в значительной степени неизвестными, даже для стратегов, обладающих долгосрочным видением». Для решения проблемы, на основе системно-целевой методологии целедостижения и

целеполагания, представленной в работах [3,4], в рамках данной статьи, авторами предложена нейро-цифровая парадигма, а также сформулированы принцип стратегирования мышления коллективного интеллекта и предложен методологических базис, лежащий в основе проектирования нейро-цифровых инструментариев стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0.

В работе [11] представлены методологические и прикладные основы создания инстру-

ментария стратегического целеполагания и планирования, а также на рис. 4 (справа [11]) представлена обобщенная модель формирования стратегии, центральными элементами которой являются: целеполагание, определение задач и выбор перспективного сценария. На рис.3 слева, представлено развитие обобщенной модели формирования стратегии, на основе методологического базиса нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0.

Методологический базис нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания н планирования

Нейра-пифровая парадигма проектирования неыро-цифровых инструменториев стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0.

Принцип стратигировання мышления

Понятие когнитивной пшерцишшческой самоорганиз ацди

Методологическая триада, включающая понятия задачн-снстемы, когнитивного фрейьпа и интеллектуальных маркеров

Рисунок 4 - Формирование стратегии

Пятнадцать лет назад в своей работе [35] член-корреспондент РАН Г. Б. Клейнер представил, идеальную, по мнению авторов, формулировку понятия стратегии Индустрии 5.0 «В условиях расширения и развития экономики знаний успех стратегии будет достигаться лишь тогда, когда создателю стратегии удастся настроить свою душу в резонанс с "душой" предприятия, свои мысли - с обобщенным "мозгом" предприятия, а свои ощущения - с сигналами внешней социально-экономической среды. Вот почему каждая эффективная (т.е. в каком-то смысле правильная) стратегия должна содержать результат открытия, озарения, а не только применения готовых моделей, правил и процедур».

С другой стороны, в работе [10] приведены фундаментальные правила стратегирова-ния, характерные для большого класса стратеги-руемых объектов Индустрии 5.0 (технических и технологических объектов, когнитивного производства, экосистем и т.д.):

«Правило 1. В стратегии нельзя полагаться только на здравый смысл.

Правило 2. В стратегии мнение большинства обычно ошибочно.

Правило 3. В стратегии настоящее - это уже прошлое.

Правило 4. Стратег должен изучать и использовать опыт успешно реализованных победных стратегий.

Правило 5. Ни одна стратегия не реализуется вечно.

Правило 6. Инерционное мышление -главный враг стратегического мышления.

Правило 7. Стратеги не должны разрабатывать предсказуемые модели и сценарии стратегии», которые по мнению авторов можно считать формальной моделью, предложенного Клецнером «резонатора эффективной стратегии».

Данные положения, по сути являются инвариантным, в отношении различных классов стратегируемых объектов Индустрии 4.0 и 5.0, представляя методологический фундамент (научный канон концепции Индустрия 5.0), и составляют основу предложенной авторами нейро-цифровой парадигмы (рис. 3), лежащей в

основе проектирования нейро-цифровых ин-струментариев стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0 и создаваемых на её основе прикладных вариантов нейро-цифро-вых инструментариев стратегического целепо-лагания и планирования Индустрии 5.0. Следует отметить, что тематика данной научной статьи имеет очень сложный, междисциплинарный характер, как с теоретической, так и в с научно-прикладных точки зрения, и отмечено в разделе «методы», суть и детали многих понятий, методов и прикладных инструментарий, представленных в данной статье, таких как: супер искусственный интеллект на основе компьютерной модели мозга человека, нейро-цифровая парадигма проектирования нейро-цифровых инстру-ментариев стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0, принцип страте-гирования мышления, когнитивная гиперциклическая самоорганизация и т. д., - авторы надеются более детально раскрыть в будущих статьях. Есть ещё один важный момент на который авторы хотели бы обратить внимание читателей. В рамках данной работы авторами будет предложена оригинальная модель коллективного интеллекта, формально представленная на основе когнитивного гиперцикла модели задачи-системы, и являющаяся основой представленной создания нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0. Авторы хотели бы обратить внимание, что проводимые ими исследования в области коллективного интеллекта, в отличии от фундаментальных исследований проводимых, например, в центре коллективного разума Мас-сачусетского технологического института [36], имеют специализированный, прикладной характер, связанный с созданием нейро-цифрового инструментарий стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0.

Пьер Леви один из признанных мировым научным сообществом основателей понятия коллективного интеллекта, ввел термин «коллективный интеллект» как «форму универсально распределенного интеллекта, постоянно совершенствуется, координируется в режиме реального времени и обеспечивает эффективную мобилизацию навыков [37]». Авторы считают, что данная формулировка очень точно описывает основные положения, предложенной в рамках данной работы модели коллективного интеллекта, с одним лишь небольшим дополнением, в конце предложения нужно добавить слово «интуиция», таким образом получится следующая формулировка, коллективный интеллект - есть форма универсально распределенного интеллекта, постоянно совершенствуется, координируется в режиме реального времени и обеспечивает эффективную мобилиза-

цию навыков и интуицию. В разделе "Взаимосвязь процессов предвидения прогнозирования, стратегирования и планирования" работы [10] особое внимание отводится понятию предвиденье и интуиции "В процессе разработки стратегии необходимо обеспечивать и использовать взаимосвязь между предвидением, прогнозированием, стратегированием и долгосрочным планированием". Именно данное положение стало центральным методологических базисом, обеспечивающим взаимосвязь между предвидением, прогнозированием, стратегированием и долгосрочным планированием, положенным в основу, создаваемой авторами модели коллективного интеллекта как основы нейро-цифрового инструментария целеполагания и планирования Индустрии 5.0. Таким образом, в соответствии с предложенной авторами, нейро-цифровой парадигмой проектирования нейро-цифровых ин-струментариев стратегического целеполагания и планирования, коллективный интеллект органически «растворяется» в инструментарии стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0, являясь по сути лишь элементом целостной системы стратегирования [11].

Проведённые авторами анализ и исследования, позволили сформулировать основную цель данного исследования "Создание методологического базиса и прикладного варианта нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0", а также сформулировать комплекс задач исследования:

1. Создать методологический базис нейро-цифрового инструментария стратегического це-леполагания и планирования.

2. Сформулировать концептуальные основы нейро-цифровой парадигмы проектирования нейро-цифровых инструментариев стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0.

4. Разработать методологическую триаду проектирования нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0, включающую понятие задачи-системы, когнитивного фрейма и интеллектуальных маркеров.

5. Разработать основы принципа стратегирования мышления на основе понятия когнитивной гиперциклической самоорганизации.

6. Разработать обобщенный вариант нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0.

7. Провести прикладные исследования мета когнитивной среды моделирования сложных киберфизических систем Индустрии 5.0 на основе нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования.

8. Разработать тестовый вариант кибер социальной системы "глобального архитектурного мышления" компании SpaceX и провести исследования ее применение при управлении когнитивным производством компании SpaceX, на основе специального типа нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования.

Методы

Совместные работы авторов статьи в области гибридного вычислительного интеллекта [3, 4, 22], и научной группы под руководством профессора А. В. Колесникова в области методологии и технологии решения сложных задач методами функциональных гибридных интеллектуальных систем [38, 39], привели к созданию модели синергетической исследовательской среды [3, 32], позволяющей объединить

рис

Когнитивное ядро коллективного

интеллекта на основе модели задачи - систеии

возможности подрывных и знанинтенсивных технологий Индустрии 4.0 с человеко-ориенти-рованным подходом Индустрии 5.0, на основе эволюционной модели коллективного интеллекта [3]. Развитие модели синергетической исследовательской среды, на основе теории стра-тегирования [28] и ноономики [40], а также системно-целевой методологии целеполагания и целедостижения, позволили авторам сформулировать понятие и базовую модель задачи-системы, как центрального методологического понятия нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования (рис. 5 ), позволяющего организовать взаимосвязь всех основных стратегических конструктов (це-леполагания и планирования) модели стратеги-рования [3] - от стадии формулирования миссии и до разработки стратегического сценария, а затем и стратегического плана.

4).

Искусственный супер интеллект ШМ \Yalson

Озера знаний на основе системы 51аг1шк (.^расеХ)

Рисунок 5 - Нейро-цифровой инструментарий стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0. на основе коллективного интеллекта

Центральным понятием, представленного на рис. 5 нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования, является методологическая триада (рис.6), включающая понятия задачи-системы, когнитивного фрейма и интеллектуальных маркеров.

В работе [11] дано понятие когнитивного фрейма, а также представлена процедура формального представления целевой ситуации МС1 семиотической системы 5С. как основы для создания системно-целевого каркаса нейро-циф-рового инструментария стратегического целепо-лагания и планирования индустрии 5.0 [11]:

П. ргрш ::= {М^Ы^)}} ...],и = 1(1)п,к*^(8), (1)

где {шк^)},^^,^)} - когнитивные фреймы, образованные соответственно на фактах и формализмах ^ и системо-сложных представлениях < ^ > графа целей G [11].

Совместные работы авторов статьи, и научной группы под руководством профессора А. В. Колесникова позволили разработать методологию создания схем ролевых концептуальных моделей для представления моделей действительности [11,39].

Рисунок 6 - Методологическая триада нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования

Развитие данной методологии в рамках создания концептуальной модели задачи-системы (рис. 3) привело к созданию модели когнитивного фрейма, подробно представленной в работах [11]. На рис. 6. представлен пример

обобщенной модели когнитивного фрейма «метод-целевая подсистема» [11, табл 1].

Представленная на рис. 7. модель когнитивного фрейма «метод-целевая подсистема» позволяет, как показали прикладные исследования авторов, проведенные совместно со специалистами компании SpaceX, отображать множество комбинаций типов переменных и классов разнородных отношений (табл.1, рис. 8), таким образом, компактно и эффективно описывать широкий спектр интегрированных и полиморфических целевых ситуаций МС1 семиотической системы С^ различных типов объектов стратеги-рования (системо-сложных технических и технологических систем, когнитивного производства, нейро-цифровых и других типов экосистем и т.д.).

^parpar

Ra

R"'

Рисунок 7 - Пример обобщенной модели когнитивного фрейма «метод - целевая подсистема»

Как отмечено в работе [11] "В настоящее время на основании модели (8) разработана база знаний, состоящая более чем из 100 когнитивных фреймов [33] (пример, см. таблицу) позволяющих формировать широкий спектр целевых ситуаций в рамках описания различных типов ПЭС, экосистем и других объектов триады экосистем Индустрия 5.0.". В настоящее время база знаний когнитивных фреймов существенно увеличена и составляет более 300 обобщенных моделей.

На рис.9. представлен фрагмент когнитивного фрейма, описывающий обобщённую инфраструктуру когнитивного производства (включая элементы Индустрии 4.0 и Индустрии 5.0) компании SpaceX.

Как показали исследования важной особенностью, предложенной модели когнитивного фрейма, является возможность ее эффективного применения в рамках системно-целевого, мета когнитивного визионариума (рис.5),

позволяющего реализовывать био-кибернетиче-скую систему нейрофизиологического мышления, в том числе на основе 5 Б виртуального погружения, посредством различных видов стимуляции мышления и нервной системы человека.

Основная идея заключается в возможности интеграции, на основе применения мета когнитивного визионариума, систем виртуальной константной реальности [41], создаваемой на основе когнитивных фреймов, активно применяемых в настоящее время и доказавшей свою эффективность при моделировании сложных систем, и интуитивной виртуальной реальности (реальности предвиденья, позволяющей увидеть в процессе решения задачи скрытые причинно-следственные связи и объекты), получаемой на основе применения супер искусственного интеллекта на основе компьютерной модели мозга человека (рис. 5). Эта очень сложная задача, как с теоретической, так и прикладной точки зрения, рассмотрение которой, к сожалению, выходит за рамка тематики статьи.

Индустрия 5.0: нейро-цифровой инструментарий стратегического целеполагания ... Таблица 1 - Классы переменных и методы формализации объектов стратегирования [39]

№ п/п Наименование класса переменных Методы формализации объектов стратегирования

1 Детерминированные переменные (ДП) Методы классической математики Методы поиска экстремумов функций Методы вариационного исчисления Методы математического программирования

2 Стохастические переменные (СП) Методы теории вероятностей Математическая статистика Теория массового обслуживания Методы статистических испытаний

3 Логические или пропозициональные переменные (ЛП) Методы математической логики Методы дискретной математики

4 Лингвистические нечеткие переменные (ЛНП) Теория нечетких множеств Методы нечеткой логики

5 Лингвистические четкие или символьные переменные (ЛЧП) Методы теории формальных языков и автоматов Методы синтаксического анализа Методы сопоставления с образцом

6 Гибридные переменные (ННП) Методы гибридного вычислительного интеллекта

Рисунок 8 - Полный граф G классов переменных и классов отношений [39]

В работе [42] представлена модель коллективного творческого процесса, присущего большому классу динамических проблемных областей, ставшая методологической основой для создания схемы и инструментария для определения интеллектуальных маркеров человека (рис.10). Создание репозитария интеллектуальных маркеров основан на модели интеллекта, разработанной профессором Guilford и получившим название структура интеллекта [43]. Репо-зитарий интеллектуальных способностей человека включает в себя 7 категорий интеллектуальных маркеров (способностей) человека [43]: вербальное понимание, беглость речи, вычислительные способности, пространственное мышление, память, скорость восприятия и логическое суждение.

Каждая категория интеллектуальных маркеров состоит из базы данных, включающей комплекс нейрофизиологических показателей (нейровизуализационных данных, данных об изменениях локальной активности мозга и т.д.), получаемых на основе применения специальных методов исследований и соответствующего оборудования и программного обеспечения (методов электроэнцефолографии, методов функциональной магнитно-резонансной томографии и т.д.), пример анализа крупномасштабных функциональных сетей мозга человека, связанных с моделированием системо-сложных технических систем представлен на рис. 11 [42]. Предложенная на рис. 10 схема и инструментарий определения интеллектуальных маркеров человека основана на интегрированном применении [44]:

принципиально новых методов нейрофизиологии и нейровизуализации процесса мышления, на основе нейро-цифровых исследовательских комплексов нового поколения [3,42]; системно-

целевой модели целедостижения целеполагания [3]; авторского подхода к оценке эффективных связей между активными областями мозга человека по экспериментальным данным [42].

Обобщённая инфраструктура когнитивного производства (включая элементы Индустрии 4.0 и Индустрии 5.0) компании врасеХ

Внешнее облако

1оТ-платформа

Озеро данных

Управление данными в реальном времени

1оТ-проект партнера Приложение

Слой интеграции

Умный датчик

Умный датчик

1оТ-облако партнера

f Бженд цсеичрного

масштаба

Уровень Предприятие/Центр

ИТ-инфраструктура предприятия(внугреннев облако) Управление цепочками поставок

ёо

PLM

Управление обслуживанием

((f)-

Управление обслуживанием

PLfil 1

ERP, оптимизация, диспетчеризация производства

Ш

SCADA

Î

PLC 2

Фрагмент когнитивного фрейм»

а.*(/) = R" " (RES, met'y.R"" [RES,pr' ) □ JE™ * (RES,pr j ) □

„д[ses,

(рт ;(0.рт;«)"-к— (REs-.iŒs-y XT' (pt;,ps;y

a'(f)-ü----] =

аЯ™'' I^RES, pr : j:

a*(t)-R.....^RES.mefJcR-" (jî£.ï,pr =

^'"fprîCXpïj'C+i)]» =Hf * f pT ,-(0. pî : -1. s. 6.7

met' = Rm" (met, MET) a R"1 (met,ch, )=jr" rr (met,-.h ')□ Rm"* (met)a =JE.....(met, ACT,)°R-----(met, ACT.)-S" " (met, prbk^ R"" (m et, SPC~ )

mef-R-" (met,RES)°R—~(RES, mod) □ JE"" ™ (SES,long)* cR'" (RES,proc) iR"* ' (lang,mod)2R'a ' (mod,prac)iR"' '"" (latTg,proc).

mod = JE'"'* (mod,RES)" =JE™ ™ (RES,RES)uR" (_PJE,J>iî) = -.R-" " ( A CT, ACT ) = ü™ " (RES,PR) --cR'~"(SES, ACT^R"" (ACT,PR)

îsng - R" " (lang, RES) » ciE™ (RES,RES)vR*" (PR,PR)a =R""' (ACT,ACT)=R"" (RES.PR)--□iE'~*- '(RES, ACT)oR"" (A CT, PR)

¡7гос - R"! " ( proc, ACT) R"" (RES, RES) » •R"" (PR,PR)°R"™(ACT,ACT)iR~* (RES,PR) в °R" ™ (ACT, RES) -- R- ' (ACT,PR)

Рисунок 9 - Пример когнитивного фрейма обобщённой инфраструктуры когнитивного производства (включая элементы Индустрии 4.0 и Индустрии 5.0) компании SpaceX

Рисунок 10 - Схема и инструментарий определения интеллектуальных маркеров [42]

В работе [3] представлен детальный пример применения, представленной на рис. 10

схемы и инструментария для определения интеллектуальных маркеров специалистов, при создании нейро-цифровой, научно-образовательной экосистемы В работах [3,4,38] было сформулировано понятие задачи-системы, а также методология и технология проектирования на ее основе сложных кибер-физических, технологических систем и производств Индустрии 4.0 и 5.0., на основе которых авторами был разработан и успешно внедрен комплекс прикладных инструментарий в различных предметных областях [3]: сельское хозяйство, военно-промышленный сектор, и т. д. Развитие понятия и модели задачи-системы на основе принципа и метода стратификации мышления, привело к созданию модели когнитивного ядра коллективного интеллекта на основе модели задачи - си-стеми (рис. 5).

Ek - комплекс когнитивных моделей создаваемых в соотвествии с Fj , на основе применение интеллектуальной системы IBM Watson и озёр знаний компании SpaceX.

Ig - интерпретатор, сложный прорамно-технический комплекс, реализованный на основе методов гибридного вычислиительного интеллекта, подробно представлен в работах [3,4]. m2 T=<Gf,nM(Ek),Ig >,

nM(Gf)-n.prpm ::= ^'(Ek^M^Lf ) - процедура формального представления множества g семантических отношений структуры целей куста целей Gf семантического графа Gf, подробно представлена в работах [3,4]. тз Т=<

- nm10(Ek Gf) Ig >,

nm10(Ek,Gf)-n.prpm :: =

Mi[{(mk(ftj)}, Kf, fj)}} ... ], t, i = 1(1)n, k * h, (8), - процедура синтеза когнитивного фрейма, подробно представлена в работах

[3,11].

m Т=< NGf,nN0(Ek,Gf),Ig >, ПМ0(Ек, Gf) - процедура создания репозитария Ng? интеллектуальных маркеров, см. рис. 9

т5 Т=< M2[{(mk(fS)},(mh(fS,f3)}}^],

Пт20 (Mi[{(mk(ftj)}, (mh(fS,fj)}}, Gf),

Р fS^

Пш20 (М1 П.ргрт :: =

М2[{{тк(ГР)}, Г£±)}} ■ ■■ ], и = 1(1)п, к Ф

^ (8), - процедура синтеза когнитивного фрейма на основе интерпретаторов: 1б - био-ки-бернетический процессор, выполняет преобразование (прямое и обратное) семантического преставления когнитивного фрейма (см. рис.6,8) в специальный нейро-цифровой фрейм данных [42], предназначенный для обработки супер искусственным интеллектом на основе компьютерной модели мозга человека; 1м - супер искусственный интеллект на основе компьютерной модели мозга человека - сверх сложная программно-техническая система, состоящая из большого количества, сложным образом взаимодействующих между собой и настраиваемых (см. раздел апробация, рис. 18) вычислительных систем, нейропакетов и кластеров, состоящих из: нейронных сетей, нейроморфных процессоров, квантовых вычислительных комплексов, нейро-цифровых шин данных и т.д. (рис.20)

твТ=< Mз[{{mk(rШmh(йr¡¡)}}■■■'

Пш20 (М2[{Н(ГР)}, К^р,Г^)}}^?), 1И Пш20 (М2

[{{mk(Шmh(йr¡¡)}},Gf)-

П.pгpm :=

IM' 1б >,

Рисунок 11 - Пример визуализации сети, Task Based Networks (TBN). Эксперимент 29, моделирование продуктивной умственной деятельности при анализе ультра сложных систем (более 107 элементов). DMN- default mode network, LFN- left front parietal networks, RFN-right front parietal networks, CTN- central temporal networks, PFN- parieto-frontal networks, VCN- visual center networks,VPN- visual peripheral networks [42].

Модель когнитивного ядра коллективного интеллекта на основе модели задачи - си-стеми, реализуются на основе следующей совокупности моделей вычислений [3]: П Т=< Fj, Ek, Ig >, где F; — П. prp :: = fi[[fi] ■■■][(fjk, fjp)] ■■■], i,j = 1(1)n,k ^ p, (5) -процедура формального представления целевой стратегии (в виде системно-целевых инвариант, семантического графа Ga ) обьекта стратегирования, представлена в работах [3].

>,

Мз^^НОМ}} „.],и = 1(1)п,к Ф ^ (8), - процедура синтеза когнитивного фрейма на основе интерпретатора 1в- системно-целевой, мета когнитивный визионариум (рис.5) - представляющего собой интеграцию нейро-цифровой, научно-исследовательской экосистемы (пример представлен в работах [3,4]) и био-кибернетической системы нейрофизиологического мышления, на основе 5D виртуального погружения.

П17 Т=< LGa, Пш20(М1, М2, Мз, Gf), Ig >, LGa:<ri[[ri^..][(rjk>У]■..]>

---к {MGf, Gf} >, Ga = {Gf} - процедура генезиса знаний, представленная в работе [11], в соотвествии с которой формируется переход семиотической системы в пространстве состояний SGa [11], как результат многошагового синтеза целей из подцелей и в конечном итоге формирования окончательной структуры системно-целевого графа Gfстратегируемого обьекта.

В работе [10] академика РАН В. Л. Квинта и профессора С. Д. Бодрунова, представлены, такие фундаментальные понятия как" «Целеполагание - начало превращения стратегии в практическую реальность. Исходя из сущностных положений миссии и основываясь на философском фундаменте видения, целеполага-ние представляет собой качественную ориентацию, детализацию приоритетов, субординацию и взаимосвязь отдельных целей стратегии объекта», а также "Миссия, видение, цели и задачи стратегии - это не только этапы ее разработки, но и формализовано самостоятельные и при этом взаимосвязанные и взаимодополняющие основные элементы (документы) стратегии. Определение задач является первым этапом стратегирования, на котором устанавливаются количественные характеристики и оценочные показатели», открывающие большие возможности для создания различных классов инструмен-тариев стратегического целеполагания и планирования. Развивая, предлагаемое в работе [10] академиком РАН В. Л. Квинтом и профессором С. Д. Бодруновым фундаментальное понимание «Целеполагания, миссии видения, целей и задач стратегии» как «формализовано самостоятельные и при этом взаимосвязанные и взаимодополняющие основные элементы (документы) стратегии», авторами были сформулированы базовые положения и понятия, активно развиваемой в настоящее время, универсальной нейро-цифровой парадигмы проектирования нейро-цифрового инструментария стратегического це-леполагания и планирования. В основе нейро-цифровой парадигмы лежит принцип стратеги-рования мышления, основанный на современ-

ных нейрофизиологических теориях и положениях [43] об иерархическом принципе интеграции скоростных, медленных и сверхмедленных информационно-управляющих систем головного мозга, формируемых для обеспечения когнитивных состояний и познавательной деятельности человека, включая вербальную ассоциативно-мыслительную деятельность [44]. Центральным понятием принципа стратегирова-ния мышления является понятие когнитивной гиперциклической самоорганизации, реализованной авторами статьи на основе модели задачи-системы. Когнитивный гиперцикл, представляющий взаимосвязанную совокупность моделей вычислений задачи-системы (рис. 12), реализуется на основе системно-целевой интеграции и согласованной самоорганизации нейро-цифровой системы [3], состоящей из человеческого и искусственного интеллекта (рис.5).

m-L Т-> rh2 Т-» m3 Т-» rh4 Т-> m5 t-> rh6 T-> m7 T

Рисунок 12 - Когнитивный гиперцикл на основе модели задачи-системы

В результате подобной интеграции, как основы для создания различных моделей коллективного интеллекта, происходит сопряжение мыслительной структуры человека с мыслительной структурой искусственного интеллекта и формирование нелинейных когнитивные сетей [43], обладающих уникальными синергетиче-скими свойствами и поддающихся формальному описанию и реализации посредством супер искусственного интеллекта на основе компьютерной модели мозга человека (рис.5).

Для описания даже основ функционирования суперискусственного интеллекта на основе компьютерной модели мозга человека (рис. 5), понадобиться не один десяток научных статей, в том числе не связанных с тематикой данного журнала. К слову, в 2023 г. авторы планирует издать цикл статей, посвящённых теоретическим и прикладным основам функционирования суперискусственного интеллекта на основе компьютерной модели мозга человека, в журнале «Искусственный интеллект и принятие решений», а также собираются представить расширенный доклад на 7 Поспеловской конференции "Гибридные и синергетические интеллекту-альгные системы" (ГИСИС'2022, июнь 2022, Калининград).

Для иллюстрации сути функционирования суперискусственного интеллекта на основе компьютерной модели мозга человека, авторы хотели бы привести арабскую притчу о том, как один шейх решил переехать жить с одного края огромной пустыни на другой [44]. «Построив

новый дворец и перевезя в него своих жен и сокровища, шейх повелел перевезти, наконец, свою огромную библиотеку. Караван верблюдов с книгами отправился через пустыню в долгий путь. В дороге верблюды и люди валились от усталости. Тогда живые еще и грамотные погонщики останавливались и конспектировали содержание тех книг, которые уже не могли нести верблюды дальше. По мере движения каравана книг становилось все меньше и меньше, а конспектов - все больше. Наконец, понадобилось конспектировать сами конспекты, конспекты конспектов и так далее. К концу путешествия от каравана остался только один погонщик, который нес в руке листочек с последним конспектом конспектов всей громадной библиотеки. Войдя во дворец, он упал у ног шейха. «Прочти, что было в моих книгах!» — повелел шейх. Погонщик развернул на ладони листок и прочел: «Велик Аллах и Магомет - пророк его!»». Фактически в рамках данной притчи, представлена причинно-следственная суть когнитивного гиперцикла на основе модели задачи-системы (рис.12), являющийся основой функционирования супер искусственного интеллекта на основе компьютерной модели мозга человека (рис. 5). В качестве исходного когнитивного фрейма образа действительности в притче выступала вся библиотека. В процессе движения погонщики

создавали системно-целевой набросок исходной модели действительности, затем наброски набросков и так до тех пор, пока не остался один - финальный образ модели с предельно сжатым смыслом.

Результаты и обсуждение

C 2012 года компания SpaceX работает над многоразовой ракетой, которая теперь известна под названием Starship. Проект создания пилотируемого космического корабля многоразового использования Starship является поворотным моментом в истории человечества, потому что он станет транспортным средством экспансии людей за пределы Земли, что позволит сделать человечество межпланетным видом. В настоящее время в рамках проекта Starship/Super Heavy специалисты компания SpaceX приступили к созданию прототипа пилотируемого космического корабля многоразового использования Starship способного обеспечить межгалактические полеты и революционно новый способ исследования других миров.

Для реализации столь амбициозных планов, на основе нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования, была разработана мета когнитивная среда моделирования сложных киберфизических систем Индустрии 5.0, представленная на рис.13.

Структура вычислительных работ по созданию космической техники

Рисунок 13 - Мета когнитивная среда моделирования сложных киберфизических систем Индустрии 5.0 на основе нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования

Мета когнитивная среда моделирования нейро-цифрового инструментария стратегиче-сложных киберфизических систем на основе ского целеполагания и планирования, позволяет

в процессе моделирования сложных систем, исследовать нейробиологические механизмы человеческой иррациональности [42], и получаемые на их основе эвристические знания [42] с одной стороны, в взаимосвязи с рациональными механизмами мышления [42], и получаемыми на их аналитическими знаниями [42] с другой, обеспечивая, в том числе, возможность синтеза двух видов автономных знаний [3], необходимых для создания гибридных вычислительных моделей (ГВМ) сложных киберфизических систем Индустрии 5.0:

- аналитических (Ап знания) [3,22]. Знания, получаемые на основе нейробиологических механизмов человеческой рациональности, с формальной точки зрения данный тип знаний представлен методами классического математического анализа, математическом программиро-

вании, методов классической математики, поиска экстремумов функций, вариационного исчисление, методы математического программирования, методов математической статистики, теории массового обслуживания и т. п.;

- эвристических ^п знания [3,21]). Знания, получаемые на основе нейробиологических механизмов человеческой иррациональности, с формальной точки зрения данный тип знаний представлен методами искусственного интеллекта, инженерии знаний, экспертных систем, генетических алгоритмов и т.д.

В таблице 2 показан пример гибридной вычислительной модели, полученной на основе хорошо известной в научных кругах, базовой аналитической модели удельного импульса тяги двигателей космического корабля [45], применяемой, в том числе при создании орбитального корабля-ракетоплана "Буран".

Таблица 2 - Показательный пример гибридной вычислительной модели

Базовая аналитическая модель

Гибридная вычислительная модель

W =

N

2к RTl

кс

[1

(-)

ЧРкг/

к-1 к

]

к-1 ^ чркс где: где к - показатель адиабаты; R -универсальная газовая постоянная; Ткс - температура в камере сгорания; ц - молекулярная масса истекающего из сопла газа; ра, ркс - давления на срезе сопла и в камере сгорания.

W =

N

2к RT,

кс

к-1

[(-У р

«а3

]

^ ^Ркс

где: та3=<Х(хх,х2 ...^(у^уДКВ, Fц, FTS, FY, If> - модель вычислений в нечетких системах [2], представляющая собой высоко адаптивную (когнитивную) структуру, интегрированную в базовую аналитическую модель.

Х(хх,х2...) - пространство входных переменных зависящих, в свою очередь, от конструкции двигателя, топливных баков и других факторов.

Для реализации задачи обеспечения не только межгалактических полетов, но и революционно нового способа исследования других миров, космический корабль 81агеЫр (рис.12), по сути должен стать мыслящим существом, в виде особой кибер-социальной системы, со временем став частью созданной человечеством межпланетной нейросферы. Коллективный интеллект такого космического корабля должен будет органически интегрироваться (создать коллективный разум) не только с разумом астронавтов, но и с множеством различных когнитивных, киберфизическим систем Индустрии 5.0 (систем управления, жизнеобеспечения, навигации ит.д.) космического корабля. В соответствии с технологией создания ГВМ, предложенной в работах [3,4] рис.14, гибридная вычислительная модель состоит (см. табл. 2) из базовой аналитической основы и когнитивной (дополняющей структуры) компоненты.

В работе [32] представлен метод системно-целевой трансформации знаний, применяемых при создании когнитивной (дополняющей структуры) компоненты ГВМ в виде интеллектуальной базы знаний [46]. Таким образом, в базовую аналитическую основу ГВМ (см. табл.2) органически интегрируется база знаний,

способная к адаптации и саморазвитию [47], посредством которой появляется возможность синтеза принципиально новых типов формальных моделей с переменной, адаптивной структурой, а также возможность взаимодействия ГВМ с коллективным интеллектом, в том числе на основе совместного развития и эволюции.

Постановка задачи

; Т_

| Разработка однородных модельных структур | _' » _

Определение базовых и дополняющих модельных структур

I

Определение гибридной корреляции базовых и дополняющих модельных структур

I ~

Выбор метода создания гибридной вычислительной модели

I

Построение гибридной вычислительной модели *

Выбор или разработка гибридной вычислительной схемы

- • " - "

Выполнение моделирования, интерпретация результатов

Рисунок 14 - Универсальная схема создания гибридных вычислительных моделей [3]

Представленная в качестве примера в таблице 2, гибридная вычислительная модель, разработанная на основе мета когнитивной среды моделирования сложных киберфизиче-ских систем Индустрии 5.0 (рис.13) позволила сформулировать принципиально новые пути воздействия на скорость истечения и удельный импульс тяги двигателей в зависимости от ряда ранее не учитываемых факторов и переменных. Как показали исследования, разработанный, на основе мета когнитивной среды моделирования сложных киберфизических систем Индустрии 5.0, класс гибридных вычислительных моделей, позволяет в кратчайшие сроки создать комплекс принципиально новых типов киберфизическим систем Индустрии 5.0. в виде систем управления, жизнеобеспечения, навигации и т.д. космического корабля, а также заложить основы для создания принципиально новой кибер-социаль-ной системы на основе коллективного интеллекта будущих прототипов корабля Starship, способного обеспечить межгалактические полеты и сделать человечества межпланетным видом.

По словам Илона Маска проблема проекта Starship/Super Heavy состоит в том, в том, что необходимо создать не просто новую ракету, которая бы летала, а полностью многоразовый, дешёвый в эксплуатации, и самое главное быстрый в производстве (причём в больших - просто огромных - количествах) носитель. Для этого, по словам Илона Маска, необходимо создать принципиально новый тип когнитив-

ного производства, который позволит реализовать "дредноут" по выпуску ракет - фабрику, где с одной стороны входит сырье, а с другой - выезжает ракета. При этом скорость производства должна быть на уровне разлива газировки по бутылкам. В 2021 года в рамках проекта Starship/Super Heavy компания SpaceX столкнулась с серьезными производственными проблемами, полностью соответствующими уровню сложности данного проекта, связанному в том, числе с невероятными (не имеющими исторических прецедентов) темпами производства. В течение года, в рамках проекта Starship/Super Heavy, компания несколько раз пережила "производственный хаос".

На рис.15 представлены проблемы производительности проекта Starship/Super Heavy, связанные в том числе с очень высокой частотой событий, исходящих из производственных ячейках, а также большим количеством производственных аномалий, потенциальных дефектов и других проблем. Для решения проблем производительности проекта Starship/Super Heavy был применен итеративный, промышленный подход развертывания когнитивного производства (рис.16). Развитие итеративного, промышленного подхода развертывания когнитивного производства на основе нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования (рис. 5) и кибер-социальной системы "глобального архитектурного мышления" (рис.17) позволили реализовать принципиально новую концепцию повышения эффективности когнитивного производства компании SpaceX.

Потери из-за качества

Потери из-за производительности

Чистые потери -снижение показателя Общей Эффективности

Реальный объем продукции

Рисунок 15 - Проблемы производительности проекта Starship/Super Heavy

Представленная на рис. 17 модель кибер социальной системы "глобального архитектурного мышления" как показали исследования, позволит создать, на основе конвергенции кибер мира коллективного интеллекта (рис. 5) с физическим миром промышленных операционных технологий, принципиально новый тип экосистем когнитивного производства Индустрии 5.0 компании SpaceX. Модель кибер социальной системы "глобального архитектурного мышления" включает в себя следующие основные элементы:

- Когнитивную сеть данных и знаний, включающая в себя взаимосвязанный комплекс систем:

1. Мониторинга и управления данными и знаниями (рис.18, уровень Индустрии 4.0.), разработанных в рамках перспективных технологий Индустрии 4.0. и обеспечивающих реализацию следующих концепций Индустрии 4.0 [13]: «Цифровая цепочка выполняемых задач», призванная гарантировать эффективное прохождение информации на всем протяжении от проек-

тирования продукта до его вывода из эксплуатации и переработки, «Цифровой двойник», обеспечивающая преобразование разрозненных элементов данных в согласованные и нематериаль-

ные активы, и «Киберфизическая саморазвивающаяся система», лежащая в основе децентрализованных самоуправляемых систем и процессов.

Рисунок 16 - Итеративный, промышленный подход развертывания когнитивного

производства

Рисунок 18 - Кибер-социальная система "глобального архитектурного мышления" компании SpaceX

2. Принципиально новых "подрывных" технологий и инструментариев нейро-цифро-вого управления данными и знаниями (рис. 18), уровень Индустрии 5.0.), получаемых на основе нейро-цифровых и нейробионических операторов трансформации Индустрии 5.0 [3], и обладающих когнитивными возможности для восприятия, коммуницирования и самодиагностики проблем когнитивного производства [13].

- Нейро-цифровой инструментарий стратегического целеполагания и планирования с возможностью реализации механизмов предвиденья и интуиции (см. рис. 18 и описание ниже по тексту).

- Когнитивных кластеров в виде научно-исследовательских и инженерных групп специалистов (рис. 18), которые, как точно сформулировано в работе академика РАН В. Л. Квинта [10], способны создавать архитектуру глобального "долгосрочного мышления далеко за пределами существующей повестки дня объекта стратегического анализа, а также способности распознавать и анализировать инновационные радикальные асимметричные и экспонентные пути к успеху, даже если они фундаментально изменяют текущую активность объекта». В основе создания когнитивных кластеров специалистов на основе нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования лежит многофакторная модель структурного интеллекта Терстоуна [44], предполагающая возможность управления индивидуальными факторами (познание, память, дивергенция, конвергенция, оценка, и т.д.) интеллектуальных способностей человека в процессе коллективного творческого мышления и создания на их основе интегрированных мета когнитивных структур (сложных комплексных конструктов [11]).

В работе [10], особая роль в процессе стратегирования отводится предвиденью и интуиции "В процессе разработки стратегии необходимо обеспечивать и использовать взаимосвязь между предвидением, прогнозированием, стратегированием и долгосрочным планированием [10]".

Рисунок 19 - Взаимосвязь между предвидением, прогнозированием, стратегированием и планированием [10]

Современная нейроэкономика и нейрофизиология позволяют с уверенностью утверждать, что интуиция и предвиденье включает в себя ряд определенных этапов, к которым относятся [10]:

1) накопление и бессознательное распределение образов и абстракций в системе памяти;

2) неосознанное комбинирование и переработка накопленных абстракций, образов и правил в целях решения определенной задачи;

3) четкое осознание задачи;

4) неожиданное для данного человека нахождение решения (доказательство теоремы, создание художественного образа, нахождение конструкторского или военного решения и т. д.), удовлетворяющего сформулированной задаче.

Как показали научно-прикладные исследования, наиболее удачной практико-ориенти-рованной моделью, позволившей выполнить наиболее точную формализацию, представленных выше этапов, является модель аналогий для предсказаний, разработанная японскими учеными С. Осуга, Х. Судзуки и др. [48]. Модель аналогий для предсказаний С. Осуга и Х. Суд-зуки была положена в основу настройки суперискусственного интеллекта на основе компьютерной модели мозга человека. На основе специализированной настройки комплекса (нейронных сетей, квантовых и нейроморфных процесоров) суперискусственного интеллекта на основе компьютерной модели мозга человека была разработана специализированная модель когнитивной гиперцикличности задачи-системы, способная реализовывать механизмы интуиции и предвиденья при управлении когнитивным производством компании SpaceX (рис. 20).

Представленная на рис. 18 и 20 модель кибер-социальной системы "глобального архитектурного мышления, позволяет реализовы-вать различные варианты нейро-цифровых моделей коллективного принятия решений при управлении когнитивным производством, а также перейти к созданию экосистемы нового поколения (рис.18) когнитивного производства Индустрии 5.0 компании SpaceX.

Как показали предварительные результаты исследования, внедрение даже существенно упрощенной версии кибер социальной системы глобального архитектурного мышления (рис.18, 20) позволяет существенно повысить эффективность когнитивного производства, в том числе в рамках проекта Starship/Super Heavy, например, производительность технических функций может быть увеличена за короткий промежуток времени более чем на 50 процентов, обеспечивая: прирост продуктивности, повышение пропускной способности и эффективности, исключение бесполезной деятельности, предотвращение отказов, избежание переделок, брака, отказов, продукции низкого качества и т.д.

Рисунок 20 - Управление когнитивным производством компании 8расеХ на основе специального типа нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования

Заключение

1. Сформулирована интегрированная модель глобальной трансформации общества, которая определяет вектора стратегии общественного развития на основе движения к нообществу и нейросфере.

2. Предложена нейро-цифровая парадигма проектирования нейро-цифровых инструмента-риев стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0.

3. Рассмотрена методологическая триада проектирования нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0, включающая понятия задачи-системы, когнитивного фрейма и интеллектуальных маркеров.

4. Рассмотрен принципа стратегирования мышления и понятие когнитивной гиперциклической самоорганизации.

5. Представлен обобщенный вариант нейро-цифрового инструментария стратегического це-леполагания и планирования Индустрии 5.0.

6. Рассмотрена мета когнитивная среда моделирования сложных киберфизических систем Индустрии 5.0 на основе нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования и ее прикладное применение при моделировании сложных киберфизических систем Индустрии 5.0., в рамках проекта Starship компании 8расеХ.

7. Рассмотрена кибер социальная система "глобального архитектурного мышления" компании 8расеХ и ее применение при управлении когнитивным производством компании 8расеХ, на основе специального типа нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования.

Авторы надеются, что решенные ими методологические задачи исследования и разработанный прикладной вариант нейро-цифро-вого инструментария стратегического целепола-гания и планирования Индустрии 5.0, позволили реализовать пророческие мысли В. Л. Квинта и Г. Б. Клейнера и создать тестовый вариант «резонатора, Г. Б. Клейнера, В. Л. Квинта и С. Д. Бодрунова, эффективного стратегирования Индустрии 5.0 (см. стр. 8 раздела введение)». Также авторы надеются, что прикладное внедрение создаваемого ими «резонатора» в виде ки-бер социальной системы "глобального архитектурного мышления" компании 8расеХ (рис. 20), станет важным элементом в проекте Starship, и поможет Человечеству решить его главную задачу - стать межпланетным видом.

Данная статья продолжает цикл исследований и научных статей [3,5,10,11], посвященных созданию концепции Индустрия 5.0, являясь следующим шагом в объединении усилий авторов концепций стратегирования (В. Л. Квинт), ноономики (С. Д. Бодрунов), системной парадигмы и системной экономики (Г. Б. Клей-нер) и авторских работ в области цифровой экономики, гибридного вычислительного интеллекта и мета системных технологий. Идея объединения взглядов авторов на проблемы создания концепции Индустрия 5.0 остаются неизменными и имеют целью создать общую научную платформу обеспечивающую: развитие теории и методологии стратегирования на основе мета системных подходов в области концепции Индустрия 5.0; создание новой концепции развития высокотехнологичной промышленности Индустрия 5.0.; создание методологии и прикладных инструментариев построения новых типов социально-экономических, киберсоци-

альных, нейро-цифровых экосистем, и т.д., - являясь темами, предполагаемого цикла, последующих научных статей.

Направления дальнейших исследований

Данная научная статья продолжает цикл работ авторского коллектива в области создания концепции Индустрия 5.0 и является развитием авторских работ [3,4,11,21,22]. Работа [11] вызвала большой интерес в мировых научных кругах. Авторам поступило большое количество вопросов. На один из самых частых задаваемых и широко обсуждаемых вопросов, авторы хотели бы предоставить комментарии в рамках данной научной статьи. Вопрос был в том, почему на рис.4 в работе [11] наступление Индустрии 5.0 начинается с 2021 г. Как было отмечено во введении 18 - 20 ноября в Санкт-Петербургском политехническом университете проведена научно-практическая конференция с международным участием " Индустрия 5.0, цифровая экономика и интеллектуальные экосистемы". Данная конференция стала первой в мире, полноценной научно-практической конференцией, на которой обсуждались теоретические и научно-прикладные аспекты концепции Индустрии 5.0 и кибер-социальных систем. За два дня работы конференции специалисты приняли участие в работе 10 десяти секций, которые проведены в очном и дистанционном форматах на базе 7 вузов и научных организаций на территории 4 федеральных округов России. В работе конференции приняли участие 489 человек, которые представляли 22 города России и 5 зарубежных стран. Несмотря на то, что аналогичные вопросы развития определенных аспектов концепции индустрии 5.0 затрагивались и на других дискуссионных площадках в 2020 г. и 2021 г., данная конференция, проведённая под руководством профессора А.В. Бабкина, является первой в мире полноценной научно-практической конференцией, на которой обсуждались теоретические и научно-прикладные аспекты развития концепции индустрия 5.0 как следующего мега этапа социально-экономического развитии человечества. Таким образом, авторы посчитали логичным и справедливым, с учётом большого объёма научно -исследовательских работ, проведённых российскими учёными по теме Индустрия 5.0, считать 2021 г. (год в котором была проведена конференция), началом развития этапа Индустрии 5.0 и соотвественно отметили данных факт на рис. 4 в работе [11].

В рамках данной работы представлен нейро-цифровой инструментарий стратегического целеполагания и планирования Индустрии 5.0, являющийся органическим развитием классического инструментария стратегического целеполагания и планирования, предложенного в работе [10]. Авторы хотели обратить внима-

ние, что большинство как методологических положений, так и прикладных решений были получены авторами в процессе прикладных исследований, проводимых в рамках проекта StarsЫp компании SpaceX. Таким образом, данное исследование опиралось, в первую очередь, на итерационный метод практического подтверждение предлогаемых теоретических положений и практических решений. В рамках данного исследования в качестве объектов стратегирования [10], выступали, такие элементы новых типов экосистем Индустрии 5.0 (рис. 3) - как сложные технические (киберфизические) и технологические системы Индустрии 5.0. и когнитивное производство (рис. 14, 18, 20). На следующем этапе авторы надеются применить, предложенный в работе нейро-цифровой инструментарий стратегического целеполагания и планирования, к исследованию новых типов стратегированных экосистем Индустрии 5.0 (рис.4). Понятие стра-тегированных экосистем Индустрии 5.0 было впервые представлено в работе [30]. Данный тип экосистем по мнению авторов позволит реализовать широкий комплекс методов трансфера новых знание интенсивных и подрывных технологий, обеспечив возможность формирования принципиально новых типов национальных инновационных экосистем [30]. Авторы уверены, что применение предложенного в работе нейро-цифрового инструментарий стратегического це-леполагания и планирования позволит реализовать в полной мере прикладной потенциал данного типа экосистем, имеющий по мнению авторов огромное значение на пути движения к но-обществу и нейросфере и реализации такой важной задачи развития человечества как межпланетного вида (рис.3).

В работе [10] отмечается «интеграция науки, производства и образования в единую систему выступает необходимым организационным условием и предпосылкой практической реализации реиндустриализации в российской экономике». Авторы надеются, что после того, как им удастся набрать необходимый теоретический и главное прикладной опыт применения, предложенного в работе нейро-цифрового инструментария стратегического целеполагания и планирования, в различных предметных областях и сферах деятельности, в конечном итоге им удастся создать эффективную национальную платформу реинжиниринга [14] российской экономики и промышленности.

С другой стороны, Илон Маск руководитель компании SpaceX, надеется на возможность создания в ближайшее время теоретического базиса новой технологии разработки стратифицированных экосистем когнитивного производства Индустрии 5.0 компании SpaceX (рис. 20), способных на принципиально новом уровне повысить производительность производства. По

мнению авторов, наиболее эффективным подходом для создание подобных экосистем будет объединение экосистемного подхода, предложенного в работе [29], с теорией стратегирова-ния и инструментарием стратегического целепо-лагания и планирования, предложенных в работе [10]. Применение экосистемного подхода Г.Б. Клейнера [29], в рамках создания стратифицированных экосистем когнитивного производства Индустрии 5.0, позволит создать принципиально новую, высоко адаптивную, системную структуру стратифицированных экосистем, наделив их свойствами самоорганизации и системной эволюции. С другой стороны, применение теории стратегирования и инструментария стратегического целеполагания и планирования, предложенных академиком РАН В. Л. Квинтом и профессором С. Д. Бодруновым [10], позволит наделить стратифицированные экосистемы, механизмами "Континиума экосистем [30]", как особого вида взаимодействия между различными классами экосистем Индустрия 4.0 и 5.0., обеспечивающих на принципиально новом уровне трансфер новых знание интенсивных технологий, а также возможность быстрой адаптации к условиям нейро-цифровой реиндустри-ализации и трансформации [3].

Литература

1. Лопатина Е. С., Ячменева Е. Д. Внедрение целей устойчивого развития в стратегию современных организаций как фактор их развития // Индустрия 5.0, цифровая экономика и интеллектуальные экосистемы (ЭК0ПР0М-2021): сборник трудов Всероссийской (Национальной) научно-практической конференции, 18-20 ноября 2021 г. / Под ред. д-ра экон. наук, проф. Д. Г. Родионова, д-ра экон. наук, проф. А. В. Бабкина. - СПб.: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2021., 48-51 с. DOI: 10.18720/IEP/2021.3/9

2. Викторова Е. В. Реализация целей устойчивого развития: Европейский и Российский опыт. URL: https://unecon.ru/sites/default/files/sbornik_statey_s_obl ozhkoy.pdf (дата обращения: 02.11.2021).

3. Федоров A.A., Корягин С.И., Либерман И. В., Клачек П. М., Полупан К. Л. Основы создания нейро-цифровых экосистем. Гибридный вычислительный интеллект: монография. Калининград: Изд-во БФУ им. И. Канта, 2021. 320 с.

4. Клачек П.М., Полупан К.Л., Корягин С.И., Либерман И.В. Гибридный вычислительный интеллект. Основы теории и технологий создания прикладных систем: монография, изд. 2, дополненное. Калининград: Изд-во БФУ им.И.Канта, 2020. 340 с.

5. Бабкин А. В., Шкарупета Е. В., Плотников В. А. Интеллектуальная киберсоциальная экосистема Индустрии 5.0: понятие, сущность, модель // Экономическое возрождение России. 2021. №4 (70). С. 39-62. DOI: 10.37930/1990-9780-2021-4-70-39-62.

6. Jacobides, M. G., Cennamo, C., Gawer, A. (2018). Towards a theory of ecosystems // Strategic Management Journal. 39(8), 2255-2276. https://doi.org/10.1002/smj.2904.

7. Федоров А.А., Либерман И.В., Корягин С.И., Клачек П.М. Технология проектирования нейро-цифро-вых экосистем для реализации концепции Индустрия 5.0 // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2021. Т. 14. № 3. С. 19-39. DOI: 10.18721/JE.14302

8. Полупан К. Л., Корягин С.И., Клачек П.М. Технология продвижения инновационных разработок, продукции и наукоемких услуг как инструмент создания цифровой интеллектуальной платформы «промышленность будущего» // Промышленная политика в цифровой экономике: проблемы и перспективы: труды научно-практической конференции с международным участием / под ред. А.В.Бабкина. СПб.: Политех; 2017; 123-129. DOI:10.18720/IEP/2017/18.

9. Запорожцева Л. А. Стратегия устойчивого развития предприятия с учетом уровня его экономической безопасности // Социально-экономические явления и процессы. 2014. №10. URL: https ://cyberleninka. ru/article/n/strategiya-ustoychivogo-razvitiya-predpriyatiya-s-uchetom-urovnya-egoekonomicheskoy-bezopasnosti (дата обращения: 02.11.2021).

10. Квинт В. Л., Бодрунов С. Д. Стратегирование трансформации общества: знание, технологии, но-ономика /Монография/ - СПб.: ИНИР им. С. Ю. Витте, 2021. - 351 с.

11. Бабкин А.В., Федоров А.А., Либерман И.В., Кла-чек П.М. Индустрия 5.0: понятие, формирование и развитие. Экономика промышленности / Russian Journal of Industrial Economics. 2021; 14(4):375-395. https://doi.org/10.17073/2072-1633-2021-4-375-395.

12. Ташенова Л.В., Бабкин А.В. Индустрия 5.0 и ки-берсоциальные экосистемы: сущность и особенности // Индустрия 5.0, цифровая экономика и интеллектуальные экосистемы (ЭК0ПР0М-2021): сборник трудов Всероссийской (Национальной) научно-практической конференции, 18-20 ноября 2021 г. / Под ред. д-ра экон. наук, проф. Д. Г. Родионова, д-ра экон. наук, проф. А. В. Бабкина. - СПб. ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2021., 200-205 с. DOI: 10.18720/IEP/2021.3/55

13. Bonnaud S., Didier C. Industrie 4.0 & Fabrication Cognitive. Cas d'usage, Patterns d'Architecture, Solutions IBM. URL: https://www. ibm.com/down-loads/cas/N8DLLD6A (дата обращения: 18.05.2020).

14. Шкарупета Е.В. Управление развитием промышленных комплексов в условиях реиндустриализации. Дис. ... д-ра экон. наук. М.: НИТУ «МИСиС»; 2019. 356 с

15. Тарасов И. В. Технологии индустрии 4.0: Влияние на повышение производительности промышленных компаний // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2018. № 2. С. 62-69. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2018-2-62-69.

16. Цифровая экономика и «Индустрия 4.0»: проблемы и перспективы: труды научно-практической конференции с международным участием / под ред. д-ра экон. наук, проф. А.В.Бабкина. СПб.: Изд-во По-литехн. ун-та, 2017. C. 685.

17. Schumacher A., Schumacher C., Sihn, W. Industry 4.0 Operationalization Based on an Integrated Framework of Industrial Digitalization and Automation // In Proceedings of the International Symposium for Production Research (ISPR). Switzerland; Springer, 2020, P. 301, DOI: 10.1007/978-3-030-31343-2_26

18. Gajdzik B. Development of business models and their key components in the context of cyber-physical production systems in Industry 4.0 // Int. Rev. Scalability and Sustainability of Business Models in Circular. Newcastle: Cambridge Scholars Publishing, 2020, P. 73-94. ISBN1: 1-5275-4609-8. ISBN2: 978-1-5275-4609-7.

19. Plattform Industrie 4.0. URL: https://www.plattform-i40.de/PI40/Navigation/EN/Industrie40/WhatIsIndustrie 40/what-is-industrie40.html. (дата обращения 25.09.2019).

20. Luthra S, Mangla S. Evaluating challenges to industry 4.0 initiatives for supply chain sustainability // Int. Rev. Process Safety and Environment Protection. 2018. №117. P. 168-179., https://doi.org/10.1016/j.psep.2018.04.018

21. Клачек П.М., Корягин С.И., Лизоркина О. А. Интеллектуальная системотехника: монография. Калининград: Изд-во БФУ им. И.Канта, 2015, 214 с.

22. Клачек П.М., Корягин С.И., Колесников А.В. и др. Гибридные адаптивные интеллектуальные системы. Теория и технология разработки: монография. Калининград: Изд-во БФУ им. И. Канта, 2011. 375 с.

23. Бабкин А.В., Алексеева Н.С. Тенденции развития цифровой экономики на основе исследования наукометрических баз данных // Экономика и управление. 2019. № 6 (164). С. 16-25.

24. Андиева Е.Ю., Фильчакова В.Д. Цифровая экономика будущего. Индустрия 4.0 // Прикладная математика и фундаментальная информатика. 2016. № 3. С. 214—218., doi: 10.18721/JE.10101.

25. Клачек П.М., Полупан К.Л., Либерман И.В. Циф-ровизация экономики на основе системно-целевой технологии управления знаниями // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2019.Том 12, № 3, С. 9-19, DOI: 10.18721/JE.12301

26. Буданов В.Г. Перспективы цифровой реальности XXI века // Проектирование будущего. Проблемы цифровой реальности: труды 1-й Международной конференции. М.: ИПМ им. М.В.Келдыша, 2018., С. 141-146.

27. Макаров В., Квинт В. Стратегическое управление и экономика на глобальном формирующемся рынке: монография.М.: Бизнес Атлас, 2012. С.626.

28. Квинт В. Л. Концепция стратегирования: монография. Т. 2. СПб.: СЗИУ РАНХиГС, 2020. 164 с.

29. Клейнер Г.Б. Социально-экономические экосистемы в свете системной парадигмы // Системный анализ в экономике - 2018: сборник трудов V Международной научно-практической конференции / под общ. ред. Г.Б. Клейнера, С.Е. Щепетовой. М.: Прометей, 2018. С. 5-14.

30. Бабкин А.В., Федоров А.А., Либерман И.В., Клачек П.М. Индустрия 5.0: инструментарий стратегического целеполагания и планирования // Индустрия 5.0, цифровая экономика и интеллектуальные экосистемы (ЭК0ПР0М-2021): сборник трудов Всероссийской (Национальной) научно-практической конференции, 18-20 ноября 2021 г. / Под ред. д-ра экон. наук, проф. Д. Г. Родионова, д-ра экон. наук, проф. А. В. Бабкина. - СПб.: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2021., 25-32 с. DOI: 10.18720/IEP/2021.3/2

31. Полупан К.Л., Корягин С.И., Клачек П.М. Развитие методов цифровой экономики на основе гибридного вычислительного интеллекта // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2018.Том 11. № 1, С.9-18., DOI: 10.18721/JE.11101.

32. Klachek P., Polypan K., Liberman I. Development of a synergetic research environment for modeling complex

productive and economic systems. // Int. Rev. St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Economics. 2019. Vol. 12. No. 2. P. 112-117. DOI: 10.18721/JE.12211

33. Ngoc Thanh Nguyen. Transactions on Computational Collective Intelligence III: Springer (англ.)рус., 2011 .P.663 .ISBN 978-3-642-19967-7.

34. Цифровая экономика и Индустрия 5.0: развитие в новой реальности: монография / И. В. Асланова, З. А. Ашуров, А. В. Бабкин [и др.]; под ред. д-ра экон. наук, проф. А. В. Бабкина. - СПб.: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2022. - 480 с.

35. Макаров В.Л, Клейнер Г.Б. Микроэкономика знаний: монография. М.: ЗАО Издательство "Экономика", 2007. С. 204., https://doi.org/10.32609/0042-8736-2007-9-152-154.

36. Пентленд, Алекс. Социальная физика. Как распространяются хорошие идеи: уроки новой науки / Алекс Пентленд; [пер. с англ. Е. Ботневой]. Москва: Издательство АСТ, 2018. 351 с. (Цифровая экономика и цифровое будущее). ISBN 978-5-17-098520-3.

37. Lévy P., World Philosophie: le marché, le cyberespace, la conscience, Odile Jacob, Paris 2000.

38. Колесников А.В., Кириков И.А. Методология и технология решения сложных задач методами функциональных гибридных интеллектуальных систем. -М.: ИПИ РАН, 2007. - 387 с., ил. - ISBN 978-5902030-55-3

39. Колесников А.В., Кириков И.А., Листопад С.В., Румовская С.Б., Доманицкий А.А. Решение сложных задач коммивояжера методами функциональных гибридных интеллектуальных систем / Под ред. А.В. Колесникова. — М.: ИПИ РАН, 2011. — 295 с., ил. — ISBN 978-5-902030-88-1

40. Бодрунов С.Д. Ноономика /Монография/ - М.: Культурная революция, 2018. - 432 с. ISBN 978-56040343-1-6

41. Булычев И. И. Виртуальная реальность: от общенаучного образа к философскому // Ноосферные исследования. 2022. Вып. 1. С. 30-40.

42. Федоров, А. А. Разработка и внедрение системы элитного инженерно-технического образования на основе нейроцифровой экосистемы для прорывного развития региональных экономик РФ на примере БФУ им. Канта / А. А. Федоров, А. Ю. Тышецкая, И. В. Либерман, С. И. Корягин, П. М. Клачек // Технико-технологические проблемы сервиса. - 2020. - № 4 (54). - С. 91-103.

43. Старченко М. Г. Мозговая организация вербального творческого мышления. Дис. ... д-ра биологических наук. Санкт-Петербург.: Санкт-Петербургский государственный университет; 2018., 336 с. https://disser.spbu.ru/files/disser2/disser/vZJY5nYZCg. pdf.

44. Еремин А. Л. Ноогенез и теория интеллекта. Краснодар: «Советская Кубань», 2005. 356 с.

45. Сердюк В.К. Проектирование средств выведения космических аппаратов. М: Машиностроение, 2009. 504 с., ил. ISBN 978-5-217-03441-3.

46. Гаврилова Т.А., Кудрявцев Д.В., Муромцев Д.И. Инженерия знаний. Модели и методы: монография. СПб: Лань, 2016., 370 с. ISBN 978-5-8114-2128-2.

47. Волькенштейн М. В. Энтропия и информация. М.: Наука, 2006. 192 с.

48. Приобретение знаний: Пер. с япон. / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. - М: Мир, 1990. 304 стр. ISBN 5-03-001263-X.