CC BY
135
УДК 004.7
Черемисин Д.Г., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи Мкртчян В.Р., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи
ПОНЯТИЕ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ИХ КЛАССИФИКАЦИЯ
Аннотация
В мире современных технологий, искусственный интеллект (ИИ) становится все более важной и актуальной областью развития. Одной из важных составляющих ИИ являются системы, которые способны обрабатывать информацию и принимать решения, аналогичные человеческим. В этой статье мы рассмотрим понятие систем искусственного интеллекта и их классификацию.
Ключевые слова
Искусственный интеллект, системы, классификация, экспертные системы, нейронные сети, генетические алгоритмы, распознавание образов, робототехника, обучение.
Системы искусственного интеллекта (СИИ) — это программные или аппаратные средства, которые применяются для решения сложных задач, требующих интеллектуального анализа и принятия решений. СИИ способны обрабатывать большие объемы данных, выявлять закономерности и шаблоны, а также выполнять сложные вычисления и прогнозирование.
СИИ можно классифицировать по различным критериям. Одним из наиболее распространенных способов классификации является основанный на способе моделирования интеллекта. В этой классификации выделяются следующие типы систем искусственного интеллекта:
1. Экспертные системы: Экспертные системы используют знания и опыт экспертов в конкретных областях для решения задач. Они основаны на представлении знаний в виде правил и логических выводов, что позволяет им принимать решения и давать рекомендации, аналогичные человеческим экспертам.
2. Нейронные сети: Нейронные сети моделируют работу человеческого мозга и используются для распознавания образов, анализа данных и обучения. Они состоят из нейронов, соединенных между собой, и передают информацию по связям. Нейронные сети способны учиться на основе опыта и адаптироваться к новым ситуациям [1].
3. Генетические алгоритмы: Генетические алгоритмы применяют принципы эволюции и генетики для решения задач оптимизации. Они имитируют естественный отбор и мутации, чтобы находить наилучшие решения в сложных пространствах параметров.
4. Распознавание образов: Системы распознавания образов применяются для анализа и классификации визуальной информации. Они могут распознавать лица, объекты, образцы и другие элементы на основе изображений или видео [2].
5. Робототехника: Робототехника объединяет аппаратные и программные компоненты, позволяющие роботам взаимодействовать с окружающей средой и выполнять задачи. Роботы могут быть управляемыми или автономными и применяться в различных сферах, таких как производство, медицина, обслуживание и др.
Классификация систем искусственного интеллекта может быть также основана на других параметрах, таких как степень автоматизации, способ обучения, тип данных и др. Каждый из
перечисленных типов систем имеет свои преимущества и ограничения, и их применение зависит от конкретных задач и требований.
В заключение, системы искусственного интеллекта являются важной частью развития современных технологий. Они способны обрабатывать информацию, принимать решения и выполнять сложные задачи, аналогичные человеческим. Понимание понятия и классификации систем искусственного интеллекта позволяет нам лучше изучить их возможности и применение в различных областях. Список использованной литературы:
1. Tom Mitchell. Machine Learning.1997.
2. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Deep Learning.2016.
© Черемисин Д.Г., Мкртчян В.Р., 2023
УДК 004.7
Черемисин Д.Г., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи Мкртчян В.Р., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи
ПОЛЬЗА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ХИМИЧЕСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
Аннотация
В мире современных технологий искусственный интеллект (ИИ) становится все более важным и актуальным инструментом в различных отраслях, включая химическую промышленность. Использование ИИ в химической промышленности приводит к значительным улучшениям в производственных процессах, оптимизации ресурсов и разработке новых материалов. В этой статье мы рассмотрим пользу искусственного интеллекта в химической промышленности и его применение в различных аспектах этой отрасли.
Ключевые слова
Искусственный интеллект, химическая промышленность, новые материалы, оптимизация, производство, безопасность, машинное обучение, алгоритмы.
Одной из основных областей, где искусственный интеллект находит применение, является процесс разработки новых материалов. Используя методы машинного обучения и алгоритмы глубокого обучения, искусственный интеллект позволяет анализировать множество данных и прогнозировать свойства и характеристики материалов. Это позволяет исследователям и инженерам сократить время и затраты, связанные с экспериментами в лаборатории, и предложить новые материалы с оптимальными свойствами для конкретных применений.
В химической промышленности важную роль играет оптимизация производственных процессов. Искусственный интеллект может быть использован для улучшения эффективности процессов, снижения энергозатрат и минимизации отходов [1]. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные с датчиков и контрольных точек, оптимизировать параметры процесса в режиме реального времени и предлагать оптимальные решения для повышения производительности и качества продукции.
Еще одной важной областью применения искусственного интеллекта в химической промышленности является обеспечение безопасности. Искусственный интеллект может использоваться
