CC BY
0
Список литературы
1. Курбатский, С.А. Алгоритм трассового сопровождения низколетящих целей в моноимпульсных РЛС на основе сигма-точечного фильтра/Хомяков А.В., Курбатский С.А., Грачев А.Н. // Радиотехника и электроника.- Т.6, №2., 2021 . С.155-161.
2.Курбатский С.А., РумянцевВ.Л., Акиншин О.Н. Методика и схемы обработки радиолокационных сигналов, отражённых от надводных объектов// Известия ТулГУ. вып.5. - Тула: ТулГУ, 2020. С. 195-201.
3.Понятский В.М. Разработка алгоритмов параметрической идентификации динамического объекта на основе теории фильтрации Калмана // Известия Тульского государственного университета. Вып 2. 1999. С. 256-259.
4.Abraham D. A. Detection-Threshold Approximation for Non-Gaussian Backgrounds / IEEE Journal of Oceanic Engineering. Vol. 35. No. 2, 2010. - Pp. TBD.
5.Милащенко Е. А., Валеев В. Г. Исследование характеристик обнаружения мелких морских целей с учетом негауссовских морских отражений // VII Всероссийская научно-техническая конференция «Радиолокация и радиосвязь». Сборник трудов, 2013. С. 88-92.
6. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М: Радио и связь, 1989. 653 с.
7.Ward K. Sea clutter: scattering, the K-distribution and radar performance / K. Ward, R. Tough, S. Watts. 2ndedition. Croydon.: CPIGroupLtd, 2013. 586 p.
8. Радиоэлектронные системы. Основы построения и теория. Справочник под редакцией профессора Я. Д. Ширмана. М.: ЗАО Маквис, 1998. 825 с.
Курбатский Сергей Алексеевич, заместитель генерального директора - начальник, [email protected], Россия, Тула, НТК АО ЦКБА
A MATHEMATICAL MODEL FOR MEASURING THE ANGLE OF A LOW-FLYING TARGET IN RADAR
S.A. Kurbatsky
The results of the synthesis of a mathematical model of a discrete random process, which is a measurement of the angle of a low-flying target in a radar for its use in an algorithm for jointly estimating the parameters and state of such a model, are presented. It is shown that some parameters of the model should be set a priori in the form of compromise constants found during the processing of real telemetry data for low-flying targets in various conditions of re-reflections. Since the resulting model turns out to be nonlinear, a nonlinearfilter must be used to estimate its state vector.
Key words: discrete random process, forming filter, correlation function, Kalman filter.
Kurbatsky Sergey Alekseevich, associate director - head, [email protected], Russia, Tula, NTC JSC CDBAE
УДК 621
DOI: 10.24412/2071-6168-2024-2-242-243
СОВРЕМЕННАЯ ТЕЛЕФОНИЯ - ОТ ТЕЛЕФОНИСТОК К ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ
С.Л. Горобченко, Д.А. Ковалев, С.А. Войнаш, Г.К. Парфенопуло, Р.И. Кочубей
В работе рассматриваются вопросы развития телефонии в контексте ее места в общем развитии телекоммуникационных систем и взаимодействия в системе " человек - цифровая среда - искусственных интеллект". Показаны основные достижения, влияющие на развитие современной телефонии. Дан исторический обзор и показаны истоки современного состояния телефонии и перехода к смарт телефонии и искусственному интеллекту. Показаны основные направления и пока еще нераскрытые для широкого пользования возможности искусственного интеллекта в телефонии.
Ключевые слова: современная телефония, телекоммуникационные системы, цифровая среда, искусственный интеллект, основные направления использования.
Существенные изменения в телефонии, произошедшие от начала создания первых телефонных сетей до сегодняшних высокоразвитых телекоммуникационных сетей требуют серьезного переосмысления задач, которые стоят перед современной телефонией. Это невозможно осуществить, если, с одной стороны, - не видеть главных надсистемных трендов всех видов коммуникаций, а с другой - не опираться на знание инфраструктуры существующих и даже прошлых систем телефонии. Только в этом случае можно лучше обозначить основные задачи развития телефонии на сегодняшний день, и показать переходные и остаточные процессы в появлении в массовом использовании достижений телекоммуникационных систем с общим направлением на широкое внедрение искусственного интеллекта.
Статья посвящена анализу современных систем телефонии и обозначению приоритетных путей ее развития на основе внедрения искусственного интеллекта в контексте современных достижений в цифровых (теле и информационных коммуникациях) и общего развития телекоммуникационных систем.
242
Литературный обзор. Задачи перехода от простых телефонных систем связаны с решением многих вопросов. К ним можно отнести такие надсистемные вопросы как развитие приложений интернета вещей к телефонии [1], большему внедрению чат-ботов, в частности, чат-ботов банковского обслуживания [35]. В более глубоком плане эти вопросы будут связаны с программами и проектами развития квантовых коммуникаций [43] и совершенствованием применения возможностей искусственного интеллекта к телефонии [45].
Многие задачи совершенствования телефонии связаны с развитием имитационного моделирования в системах обработки и передачи информации, включая беспроводную телефонию [15], расчетами вероятности ошибок в системах [2, 12], рассмотрением особенностей создания сенсорных сетей как части перехода к четвертому поколению мобильной связи [3], лучшим пониманием требований к фильтрации сигналов [4].
Задачи развития телекоммуникаций ставятся с целью оптимизации и создания современных моделей, включая топологию телекоммуникационной сети [5,8], поиск перспективных носителей информации [6], нахождения оптимальных процессов при обучении многослойных нейронных сетей, характерных для телекоммуникационных систем, с анализом ошибок в каналах связи [7,16].
Развитие разветвленности сетей телефонии и телекоммуникаций напрямую связано с выбором оптимальных протоколов маршрутизации [9], включая разработки протоколов совместных вычислений, реализующих объединение пользователей по группам [13], развития масштабированных защищенных мультисервисных сетей связи [10], определения долговременных характеристик трафика на основе выделения элементов самоподобия [11]. Отдельные задачи стоят по анализу эволюции сетей синхронизации [14].
В многоканальных телекоммуникационных сетях большое внимание уделяется управлению распределением трафика на смежных уровнях сетевой архитектуры [17], а также прогнозированию и разработке сценариев функционирования кооперативных сетей [19], разработке аналитических моделей процессов передачи и обработки потоков в мультисервисных сетях связи [20] и особенно применению системного моделирования телекоммуникационных систем и технологий на основе интеллектуальных платформ компьютерной телефонии с принятием решений [23]. Развитию мультисервисных сетей способствует и то, что они во многом являются серьезным фактором спроса на услуги связи [38].
Применение интеллектуальных технологий в свою очередь создает возможности для развития новых технологий и созданию новых услуг связи [24]. К ним можно отнести многочисленные создаваемые программы-конструкторы для создания чат-ботов [25], внедрение технологий 50 одновременно с внедрением элементной базы для абонентского обслуживания [27] и большую проектную конкретизацию обрисовывающихся контуров сетей следующего поколения сетей 60 [29]. В частности, продвинутая сеть 50 по сути становится эволюционной основой для создания сетей 60 [39]. Значительную роль в организации работы телефонных и телекоммуникационных сетей нового поколения играет обучение специалистов [19].
С развитием телекоммуникационных и телефонных сетей встают вопросы стандартизации в таких сетях. Особенно это становится заметным с ростом использования инфокоммуникационных сетей [21], а также разработкой методик информационной безопасности сетей телефонии в условиях несанкционированного доступа, инфраструктурных атак и защиты от телефонных мошенников [22, 26,27].
Рис.1. Телефонная станция начала 20-го века
В некотором плане исследователи задевают и философские вопросы работы искусственного интеллекта в сетях телефонии, в частности, связанных с пространственным структурированием сетей [30], в связи, с чем вновь приходится обращаться к историческим аналогиям в развитии телекоммуникационных и телефонных сетей [31], вырабатывать новые визионерские модели видения будущего в эпоху коллективного разума [32]. Выявляются глобальные модели и характер цифровой трансформации моделей инфокоммуникационного бизнеса [36]. На основе хронологической ретроспективы анализируется становление и развитие средств, методов и технологий создания инфокоммуникационных систем в современном обществе [37]. Значительную роль в понимании этого вопроса играют реальные наработки в развитии системы "человек - цифровая среда" [40]. Перспективным приложением в этом плане являются современные модели и методы когнитивной науки [42], в частности развитие речевых исследований в разрезе телекоммуникаций. Одним из интересных направлений в формировании представлений о взаимодействии человека с цифровой средой является оптимизация взаимодействия человека и искусственного интеллекта на основе стандартизированных коммуникационных правил [46]. Новые технологии также приводят к глобальному изменению инфраструктуры инфокоммуникаций и становлению информационного компаний и общества в целом [47-49].
Выделение регионального акцента в развитии телекоммуникационных сетей продуцирует и новые модели прогнозирования тенденции в развитии сетей связи, во многом связанных с нечетко-логическими моделями прогнозирования [33], более глубокому определению и анализу достоинств использования технологий 50 [34]. Этот вопрос часто выходит за пределы регионального анализа сетей и обобщается до пространственной диффузии цифровых инноваций в различные сообщества [41].
Исторический обзор. Первые телефонные станции начали работу 13 июля 1882 года в Петербурге, Москве, Одессе и Риге. Спустя несколько лет были оборудованы и открыты телефонные сети в Нижнем Новгороде, Либаве, Ревеле, Ростове-на-Дону и Баку. Установкой занималась контора предпринимателя и инженера Владимира Оттомаровича фон-Баранова, по заказу правительства Российской Империи.
Первые телефонные станции в России работали с однопроводными абонентскими линиями емкостью 50 номеров каждая. На каждой станции работали одновременно несколько и более телефонисток, соединявших абонентов.
Рис.2. Зал телефонной станции. Санкт-Петербург, начало 20-го века
Большинство функций, ранее выполняемых телефонистками, было автоматизировано, и современные АТС выглядят так, как показано на рис.1 и 2.
Рис.3. Современная мини АТС
Современная коммуникационная платформа АТС, устанавливаемая в абонентские стойки, для удобного обслуживания имеет разные платы расширения на разное количество абонентов.
Смарт телефония. Первая автоматическая телефонная станция (АТС) была разработана отечественными учеными и инженерами в 1983 г. на базе кафедры прикладной физики при Новороссийском университете. Она могла обслуживать 2500 номеров абонентов. Новинка в сфере телефонии была запатентована в 1985 г. Уже через год разработчикам удалось расширить диапазон абонентов для обслуживания до 1000 номеров.
АТС - это автоматическая телефонная станция - разновидность Ш-телефонии, облегчающая труд многих специалистов и разработанная для эффективного управления жизнедеятельностью любой компании. АТС представляет собой отдельное устройство или совокупность связанных между собой устройств для обеспечения автоматического предоставления телекоммуникационных услуг абонентам, подключенным к станции. Для взаимодействия абонентов и АТС используются оконечные терминальные устройства. Под телекоммуникационными услугами понимается совершение вызова.
Все виды АТС могут объединяться в локальную сеть. Основное предназначение любой автоматической станции - прием сообщений, их обработка и обеспечение коммуникации между абонентами с учетом полученной информации. Вне зависимости от типа подключения терминальных устройств телекоммуникация возможна как внутри сети, так и с внешними абонентами.
Каждому абоненту присваивается собственный уникальный идентификатор - номер. Количество цифр зависит от объема базы данных. При вызове АТС определяет, с каким именно аппаратом будет установлена связь. Каждая линия имеет собственный номер, и все линии сходятся на телефонной станции, где размещено оборудование, позволяющее производить поиск номеров и соединение различных линий. Основные функции АТС:
управление телекоммуникационными услугами, включая базовый вызов и дополнительное обслуживание; обеспечение приема и обработки сигнальных данных; управление коммутатором внутри сети; определение номера того абонента, который совершает вызов; маршрутизация всех вызовов; тарификация и сбор статистики; эксплуатация, техобслуживание и управление.
От функционала автоматических телефонных станций напрямую зависит качество сигнала при передаче информации. Также они обеспечивают необходимый уровень безопасности и предотвращают любую утечку данных, при этом вероятность прослушивания разговоров стремится к нулю.
Существуют три вида АТС для организации телефонного общения. Условно они делятся на 3 группы:
аналоговые;
цифровые;
гибридные, объединяющие черты первых двух типов.
Аналоговые АТС. Аналоговые мини АТС работают на TDM-технологии с классической канальной системой соединения самой АТС и системных телефонных аппаратов, по сути, центра администрирования и периферийных устройств. Для передачи аудиосигнала используется стандартная проводная схема, характеризующаяся чистым и качественным звуком, относительной изолированностью сети. Недостатки таких станций - наличие ограничений по числу линий и необходимость монтажа километровых проводов (которые в идеале нужно скрыть под обшивкой).
Цифровые ^ АТС (Облачные). 1Р-АТС функционирует с привлечением интернет технологий. Происходит интеграция компьютерных и телефонных сетей, что обеспечивает передаваемым сообщениям режим удаленности и многозадачности. Соединение абонентов происходит через Ш-протокол, поэтому расстояние между участниками разговора может быть любым. В отличие от TDM-телефонии с ее канальной коммуникацией и физическим каналом внутри сети между абонентами, Ш-телефония пользуется пакетными коммуникациями без привязки к какому-либо каналу.
Гибридные АТС. Гибридные АТС используют все преимущества TDM-технологии и цифровой телефонии, являясь реализацией проекта по переходу от устаревающих технологий к более современным.
Мини АТС и офисная связь. Обслуживание классических телефонных станций охватывает большую массу абонентов, проживающих на больших расстояниях друг от друга. В рамках одной компании устройство такой сети трудоемко и затратно. Поэтому для обеспечения связи работников между собой зачастую монтируется упрощенная версия телефонной станции, мини АТС.
Цель установки мини АТС - экономия денег и времени. Абоненты такой сети помимо общения с внешним миром получают ряд дополнительных возможностей: собственную локальную телефонную сеть; удобный сервис, не нуждающийся в сложном обслуживании; повышение имиджа компании.
Стандартная телефония лишена ряда полезных функций. Например, подключившийся к мини АТС и получивший собственный внутренний номер для вызова абонент помимо общения с внешними номерами, может использовать такие возможности, как:
организация конференцсвязи; формирование микросотовой локальной сети.
Возможности мини АТС широки. Она обеспечивает связь внутри компании и за ее пределами. Интеграция системы требует времени и финансовых вложений, объем которых зависит от сложности монтажных работ. Мини АТС способна обеспечить выполнение следующих функций:
одновременный диалог сразу нескольких абонентов без установки параллельных телефонных аппаратов; распределение поступающих вызовов - актуально для организации работы службы технической поддержки;
удержание звонка с проигрыванием абоненту музыки, необходимость данной функции часто продиктована выяснением всех обстоятельств и причин (когда абонент, например, просит с чем-то разобраться); перехват вызова свободным сотрудником;
переадресация звонка при отсутствии специалиста на рабочем месте - поступающий вызов может быть перенаправлен на его личный мобильный номер;
организация конференцсвязи и проведение иных корпоративных совещаний по телефону;
режим день/ночь с поступлением вызовов в нерабочее время на пост охраны;
автосекретарь с голосовым меню - помощником;
тарификация всех вызовов;
система записи телефонных разговоров;
громкое голосовое оповещение всех сотрудников офиса. Данная функция дает возможность осуществить голосовое оповещение для всех сотрудников посредством внешних динамиков или с помощью встроенных спикер-фонов системных телефонных аппаратов.
Включение перечисленных функций в комплектации мини АТС по-прежнему еще слишком широко для массового абонента и в современных условиях использования чаще всего уточняется компаниями - поставщиками под индивидуальные потребности абонента.
Аппараты мини АТС могут иметь подключение к домофону, компьютеру, факсу, принтеру и пр. По своей емкости офисные мини АТС делятся на микро и мини - разновидности.
Первый тип микро АТС подходит для офисов небольшого размера, чаще всего расположенных в одном помещении и работающих по одному, конкретному направлению, например, прием заявок. В этом случае перепла-
чивать за сложное оборудование сети нет смысла, минимальная комплектация станции способна удовлетворить текущие потребности бизнеса.
Основное преимущество мини АТС - забота о клиентах: абонент дозванивается на многоканальный телефон и может сразу подключиться к нужному специалисту, вводя его добавочный номер (внутренний номер). Это сокращает время ожидания ответа до минимума и облегчает коммуникации. Ниже приведен перечень преимуществ мини АТС:
перевод входящего звонка на свободного сотрудника;
автоматическое переключение вызова на автоответчик или факс;
проведение внутри сети корпоративных телефонных переговоров;
формирование сокращенных номеров, обеспечивающих быстрый набор;
переадресация вызовов;
обеспечение громкой связи в пределах офиса (объявления);
подключение различных устройств к станции.
Все перечисленные возможности помогают организовать офисную деятельность на самом высоком уровне. Принцип работы мини АТС основывается на функционировании центра коммуникаций - базы, использующей при подключении обычные телефонные кабели. Каждому абоненту в сети присваивается добавочный номер (внутренний короткий номер), для связи с ним достаточно набрать эту комбинацию и общаться с коллегой из другого подразделения, при этом не занимаются городские линии для входящих звонков.
Искусственный интеллект в телефонии. Телефония сегодня - это не только средство общения, но и поле для новых технологических достижений. Ведущей инновацией сегодняшнего дня является искусственный интеллект (ИИ), который с каждым годом все более активно используется в телефонной связи.
Искусственный интеллект (ИИ) - это термин компьютерной науки, описывающий машины и программное обеспечение, которые могут думать и учиться, как люди. ИИ можно использовать для автоматизации процессов, для работы в качестве советчика или принятия решений. ИИ имеет потенциал для революционного изменения того, как используются телекоммуникационные услуги.
Рассмотрим, как ИИ меняет способ нашего общения и его потенциальное применение в телефонии, а также некоторые проблемы, связанные с его внедрением. Искусственный интеллект в телефонии предоставляет новые возможности для пользователя. Он может обрабатывать большой объем данных, выявлять повторяющиеся паттерны в разговорах, анализировать информацию о клиентах и предсказывать их пожелания. Все это позволяет более быстро и точно решать задачи и удовлетворять информационные потребности клиентов.
Среди наиболее популярных технологий ИИ в телефонии можно выделить голосовые помощники. Они обучены распознавать речь и голосовые команды пользователей, отвечать на вопросы и выполнять команды. Такие помощники упрощают жизнь пользователям и позволяют быстро находить нужную информацию.
Еще одной технологией ИИ в телефонной связи является анализ метрик звонков. Он также позволяет на основе данных о звонках определить эффективность маркетинговых кампаний, выявить проблемы в работе сотрудников и улучшить качество обслуживания клиентов.
Несмотря на все преимущества ИИ в телефонной связи, он все еще имеет свои ограничения. Например, он не может на 100% точно распознать человеческую речь, что может приводить к ошибкам и затруднениям в понимании и смысла речи абонентов между собой. Кроме того, некоторые пользователи могут не желать общаться с голосовыми помощниками или предпочитать общение с живыми операторами.
Потенциал ИИ в изменении методов общения. Для максимальной экономии времени и сокращения длительности передачи информации от руководителя к исполнителю требуется грамотно организованная внутренняя связь. ИИ уже внес значительные улучшения в то, как происходит общение с помощью услуг телефонии. Автоматизированные системы обслуживания клиентов на базе ИИ были внедрены многими компаниями, чтобы сократить расходы, связанные с представителями службы поддержки. Эти системы способны интерпретировать естественный язык клиентов и давать точные ответы в режиме реального времени.
Кроме того, технология голосовой аналитики может использовать алгоритмы машинного обучения для анализа разговоров с клиентами и направления их в соответствующие отделы для дальнейшего решения. Например, автоматизированная система ИИ может приветствовать клиента по имени, когда он набирает номер на линии колл-центра, распознавать его по номеру телефона и делать предложения на основе его прошлых покупок или другой истории взаимодействия с вашим бизнесом. Поскольку клиенты все больше привыкают к персонализированному взаимодействию, которое повышает ценность их опыта, это постепенно становится необходимым для любого бизнеса, стремящегося опередить конкурентов в современном цифровом мире.
Интеллектуальные системы (интерактивный голосовой ответ) также становятся все более популярными, поскольку они способны обеспечить высоко персонализированное обслуживание клиентов без участия человека. Это помогает повысить удовлетворенность клиентов и одновременно снизить операционные расходы, связанные с ручными процессами маршрутизации вызовов. Кроме того, технологии на базе ИИ могут использоваться для повышения безопасности, например, для автоматического обнаружения мошенничества и фильтрации спама при входящих звонках или сообщениях, передаваемых по телекоммуникационным сетям.
Преимущества и проблемы использования ИИ для телекоммуникационных услуг. Использование ИИ в телефонии дает многочисленные преимущества, такие как повышение эффективности, экономия средств, улучшение мер безопасности и повышение качества обслуживания клиентов при меньших затратах по сравнению с традиционными методами управления услугами связи. Кроме того, это позволяет предприятиям быстро реагировать на меняющиеся требования потребителей или тенденции, что позволяет им оставаться конкурентоспособными на соответствующих рынках.
Существуют определенные проблемы, которые необходимо решить при внедрении решений на основе искусственного интеллекта для телекоммуникационных целей. Технические вопросы, такие как конфиденциальность данных, масштабируемость, точность, наличие места для хранения данных и совместимость, должны быть приняты во внимание до начала внедрения. Кроме того, необходимо обеспечить надлежащее обучение, чтобы пользователи знали, как лучше использовать эти решения искусственного интеллекта. Наконец, необходимо повысить осведомленность предприятий о потенциальных преимуществах использования этой технологии, чтобы они понимали, почему инвестиции в нее принесут пользу их деятельности, как в финансовом, так и в операционном плане.
Заключение. Новые достижения в телекоммуникациях и информационном обеспечении все больше влияют на современную телефонию. Так, искусственный интеллект стал неотъемлемой частью современных телекоммуникационных услуг благодаря своей способности повышать эффективность и снижать затраты, связанные с трудоемкими ручными процессами и обеспечением повышения качества инфокоммуникации.
Применение искусственного интеллекта, безусловно, становится новой ступенью в развитии технологий телефонии связи, при этом сама телефония из самостоятельного вида связи в большей степени становится подсистемой более общей системы телекоммуникаций на основе мультисервисных сетей.
Несмотря на некоторые технические проблемы, возникающие при смене инфраструктуры сетей, а также необходимости "подтягивания" массового абонента до требований пользования инфосетей с применением искусственного интеллекта, необходимостью обучения абонентов и повышения квалификации операторов сетей, уже появились истории успеха компаний и целых государств, успешно использующих эту технологию в своих интересах.
Список литературы
1. Кос А., Кучерявый А.Е., Костин А.А. Приложения интернета вещей // Актуальные проблемы инфоте-лекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 32-38.
2. Гуревич В.Э., Пушкина Е.О. Методика расчета вероятности ошибки в радиосистеме с OFDM // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 82-86.
3. Дементьев О.В. Сенсорные сети как часть концепции четвертого поколения мобильной связи // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 87-90.
4. Дёшина Н.О., Авгари Ф.С.А., Кирик Д.И., Кубалова А.Р., Рыжикова Т.А. Аппроксимация характеристик при синтезе фильтров Баттерворта // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 91-100.
5. Кирик Д.И., Кузнецова О.В., Тарасов О.М. Оптимизированное моделирование топологии телекоммуникационной сети // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 134-139.
6. Никамин В.А. Перспективные носители информации // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 154-159.
7. Архангельский А.А. Апериодические процессы при обучении многослойных нейронных сетей // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 187-190.
8. Бузюков Л.Б., Окунева Д.В. Анализ модели сенсорной сети при неравномерном распределении устройств // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 200-203.
9. Варельджян К.С., Фицов В.В. Сравнение протоколов маршрутизации AD HOC сетей // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 213-218.
10. Воробьев И.Г., Лисейкин Р.Е., Ткачев Д.Ф. Концептуальные подходы к построению региональной защищенной мультисервисной сети связи // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 222-224.
11. Выборнова А.И., Кучерявый А.Е. Методы определения степени самоподобия и долговременной зависимости трафика // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 230-235.
12. Когновицкий О.С., Буданов А.В. Проблемы использования кодов Фибоначчи в телекоммуникациях для борьбы с ошибками // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 268-278.
13. Коржик В.И., Прилепа А.А. Исследование протокола совместных секретных вычислений, реализующего объединение пользователей по группам // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 283-286.
14. Лобастова М.В. Эволюция сетей синхронизации // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 296-299
15. Небаев И.А., Масс М.А. имитационное моделирование системы обработки и передачи информации на основе ФМ-2 и сверхточных кодов для беспроводных каналов с замираниями // Актуальные проблемы инфотеле-коммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 308-313.
16. Никитин Б.К., Пирмагомедов Р.Я. Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования интенсивности внезапных отказов физического канала пассивных оптических сетей // Актуальные проблемы инфо-телекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 319-323.
17. Одоевский С.М., Яровикова О.В. Оптимизация управления распределением трафика на смежных уровнях сетевой архитектуры // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 323328.
18. Пискунов В.В. Опыт подготовки специалистов инфокоммуникаций для работы с новым оборудованием и технологиями // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 333-338.
19. Футахи А.А. Анализ сценариев функционирования кооперативных сетей // Актуальные проблемы ин-фотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 369-372.
20. Давыдова Е.В. Аналитические модели процессов передачи и обработки мультимедийных потоков в мультисервисной сети связи // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 454-460.
21. Козлова Л.П. Стандартизация в инфокоммуникационных сетях // Актуальные проблемы инфотеле-коммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 475-478.
22. Косолапов В.С. Методика обеспечения информационной безопасности сети VOIP телефонии в условиях несанкционированного доступа // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. Вып. 2. С. 426-434.
23. Амарян М.Р. Системное моделирование телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и автоматизированной системы с принятием решений: автореферат дис. ... доктора технических наук: 05.13.01 / Моск. акад. рынка труда и информационных технологий. - Москва, 2005. 35 с.
24. Феоктистов В.А., Мальцева О.Л. О новых технологиях и услугах связи // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей. 2014. С. 902-906.
25. Маркевич В.М. Сравнительный анализ программ-конструкторов для создания чат-ботов // Интеграция науки, общества, производства и промышленности: проблемы и перспективы. Сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции. Стерлитамак, 2022. С. 142-147.
26. Котенко И.В., Шоров А.В. Защита компьютерной сети от инфраструктурных атак на основе реализации "нервной системы сети" // Региональная информатика-2008. Материалы XI Санкт-Петербургской Международной конференции. 2008. С. 118-119.
27. Батуев Б. Технология 5G: поэтапное внедрение и элементная база для абонентского оборудования // Беспроводные технологии. 2019. № 4 (57). С. 15-27.
28. Прошкин Р.И., Суханова О.Н. Новые технологии для защиты россиян от телефонных мошенников // Инновационные идеи молодых исследователей для агропромышленного комплекса. Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых. Пенза, 2023. С. 26-29.
29. Коржов В. Контуры 6G Открытые системы // СУБД. 2020. № 4. С. 16-17.
30. Гринченко С.Н. О пространственном структурировании феномена "Искусственный интеллект" // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2019. № 4 (14). С. 10-16.
31. Украинцев Ю.Д., Цветов М.А. История связи и перспективы развития телекоммуникаций: учебное пособие для студентов, обучающихся по специальности 21040665 "Сети связи и системы коммутации"; Федеральное агентство по образованию, Гос. образовательное учреждение высшего проф. образования "Ульяновский гос. технический ун-т". - Ульяновск: УлГТУ, 2009. 126 с.
32. Славин Б.Б. Эпоха коллективного разума: о роли информации в обществе и о коммуникационной природе человека. - Изд. 2-е. - Москва: Либроком, 2014. 316 с.
33. Гимаров В.В. Продукционные и нечетко-логические модели прогнозирования тенденций развития регионального рынка сотовой связи: автореферат дис. ... кандидата экономических наук: 08.00.13 / Рос. хим.-технол. ун-т им. Д.И. Менделеева. - Москва, 2005. 22 с.
34. Гладышев В.А. Анализ достоинств использования технологии 5G мобильными операторами связи // Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых. Сборник научных трудов XXIII Международной научно-технической конференции аспирантов и студентов (в рамках 9-го Международного научного форума «Инновационные перспективы Донбасса»). Донецк, 2023. С. 4-6.
35. Фурсова Т.В., Терновская Т.Н., Романов Е.В. Внедрение чат-ботов в технологии дистанционного банковского обслуживания // Вестник Московского финансово-юридического университета МФЮА. 2020. № 4. С. 4552.
36. Шаравова М.М. Выявление характера цифровой трансформации моделей инфокоммуникационного бизнеса // Экономика и качество систем связи. 2021. № 1 (19). С. 3-12.
37. Ширшов Е.В. Хронологическая ретроспектива становления и развития средств, методов и технологий. Роль и значение информации в современном обществе. В книге: Информация. Наука. Образование: средства, методы и технологии. Хронологическая ретроспектива становления и развития. Сетевое учебное издание. Москва, 2017. С. 7-166.
38. Саман И.Е., Тарасов В.А. Анализ состояния телекоммуникационного рынка российской федерации и развитие мультисервисных сетей как фактора спроса на услуги связи // Современная наука. Актуальные вопросы, достижения и инновации. Сборник статей XVI Международной научно-практической конференции в 2 ч. Пенза, 2020. С. 65-69.
39. Луговской Е.С. Продвинутая сеть 5G - эволюция в сторону сети 6G // Молодой ученый. 2023. № 44 (491). С. 48-54.
40. Молл Е.Г., Смирнов А.В. Развитие системы "Человек - цифровая среда". Информационные технологии и вычислительные системы. 2020. № 4. С. 96-110.
41. Блануца В.И. Пространственная диффузия цифровых инноваций: Тренды, проблемы и перспективы эмпирических исследований. Пространственная экономика. 2021. Т. 17. № 4. С. 118-142.
42. Аханова М.А., Матвеенко М.В. IP- телефония: современная технология бесплатных звонков // Математические методы и модели в управлении, экономике и социологии. Сборник научных трудов. Тюмень, 2017. С. 2428.
43. Воронин В.М., Наседкина З.А. перспективные приложения когнитивной науки // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. 2014. № 1 (21). С. 41-55.
44. Сухоручкина И.Н. Программы и проекты развития квантовых коммуникаций в России. Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы. 2021. № 8. С. 21-32.
45. Гордеева Т.А., Тишулин П.Б., Фирсова Д.И. Современные направления в речевых исследованиях. В сборнике: Университетское образование (МКУО-2013). Сборник статей XVII Международной научно-методической конференции, посвященной 70-летию образования университета. Под редакцией В. И. Волчихина, Р. М. Печерской. 2013. С. 222-223.
46. Филипьев А. AI Conference. Возможности искусственного интеллекта // Системный администратор. 2018. № 12 (193). С. 10-11.
47. Васильев Д.Е. Оптимизация взаимодействий человека и искусственного интеллекта путем внедрения стандартизированных коммуникационных правил // Развитие современной науки и технологий в условиях трансформационных процессов. Сборник материалов VIII Международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 2023. С. 51-54.
48. Кузовкова Т.А., Шаравова М.М., Алмаева О.П. Конвергентный характер стратегии цифровой трансформации инфокоммуникационных компаний // Экономика и качество систем связи. 2021. № 3 (21). С. 3-19.
49. Субботин Е.А. Развитие инфраструктуры инфокоммуникаций и становление информационного общества России // Философия хозяйства. 2006. № 5 (47). С. 20-38.
Горобченко Станислав Львович, канд. техни. наук, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна,
Ковалёв Дмитрий Александрович, канд. техн. наук, доцент, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна,
Войнаш Сергей Александрович, младший научный сотрудник, sergey_voi@mail. ru, Россия, Рубцовск, Рубцовский индустриальный институт (филиал) ФГБОУ ВО «Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова»,
Парфенопуло Георгий Константинович, старший преподаватель, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова,
Кочубей Руслан Иванович, преподаватель, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного
MODERN TELEPHONY - FROM TELEPHONISTS TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE S.L. Gorobchenko, D.A. Kovalev, S.A. Voinash, G.K. Parfenopulo, R.I. Kochubey
The work examines the development of telephony in the context of its place in the overall development of telecommunication systems and interaction in the "human - digital environment - artificial intelligence" system. The main achievements influencing the development of modern telephony are shown. A historical overview is given and the origins of the current state of telephony and the transition to smart telephony and artificial intelligence are shown. The main directions and capabilities of artificial intelligence in telephony that have not yet been disclosed for widespread use are shown.
Key words: modern telephony, telecommunication systems, digital environment, artificial intelligence, main directions of use.
Gorobchenko Stanislav Lvovich, candidate of technical sciences, sgorobchenko@yandex. ru, Russia, St. Petersburg, St. Petersburg State University of Industrial Technologies and Design,
Kovalev Dmitry Aleksandrovich, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, St. Petersburg, St. Petersburg State University of Industrial Technologies and Design,
Voinash Sergey Alexandrovich, junior researcher, [email protected], Russia, Rubtsovsk, Rubtsovsk Industrial Institute (branch) of Polzunov Altai State Technical University,
Parfenopoulo Georgy Konstantinovich, senior lecturer, parfenon 73@mail. ru, Russia, St. Petersburg, St. Petersburg State Forest Technical University named after S.M. Kirov,
Kochubey Ruslan Ivanovich, teacher, ruslannk@yandex. ru, Russia, St. Petersburg, Military Academy of Communications named after Marshal of the Soviet Union S.M. Budyonny
