Научный архив: статьи

Представлены результаты исследования производительности планировщиков движения, основанных на выборке одного запроса, для различной кинематики манипуляционных роботов и характеристик окружающей среды. Анализ проводился применительно к задачам поиска пути в многомерном конфигурационном пространстве. Проанализированы однонаправленные и двунаправленные планировщики по их чувствительности к изменению значений двух ключевых статических параметров: Range и Goal-Bias. Показано, что имеют место либо минимальные пороговые, либо оптимальные значения каждого из рассмотренных параметров, существенно отличающиеся для каждого алгоритма планирования, но практически инвариантные к кинематике и степени заполнения окружения робота препятствиями. Предложены рекомендации по настройке статических параметров планировщиков.

Рассматривается задача повышения точности и робастности методов одновременной локализации и картирования с использованием численной оптимизации с ограничениями. В основе предлагаемого решения лежит модификация алгоритма ORB-SLAM3, учитывающая особенности кинематики наземных роботов и использующая комплексирование данных визуальной и колесной одометрии, блочное уравнивание (bundle adjustment) для настройки параметров, комплексно характеризующих состояние визуального сенсора, а также алгоритм замыкания петли для корректировки карты. Результаты апробации на наборе данных OpenLoris показывают, что для ряда сценариев предлагаемое решение существенно превосходит по точности и робастности известный алгоритм ORB-SLAM3

Представлены результаты исследования, направленного на разработку интеллектуальной автономной навигационной системы для складской и офисной логистики с использованием глубоких нейронных сетей. Проанализированы современные и наиболее универсальные средства для получения карт глубин и семантической сегментации данных на изображениях в различных средах. Проведен сравнительный анализ карт глубин, формируемых RGB-D-камерой, а также с помощью нейросетевых алгоритмов и модифицированного алгоритма Хиршмюллера. Результаты тестирования, проведенного на специально подготовленном наборе данных, снятых в офисном пространстве, демонстрируют, что предложенное решение превосходит альтернативные по точности и позволяет сократить затраты вычислительных ресурсов

Рассматриваются способы расширения набора распознаваемых классов объектов для задачи их сегментирования, где необходимо построить маску объекта, а также узнать его класс. Для первой задачи использованы методы, не зависящие от классов предметов и являющиеся наиболее устойчивыми к изменениям формы; для второй задачи проанализированы методы, основанные на итеративном обучении (iterative learning), и методы метрического обучения (metric learning). Второй подход выбран в качестве основного, и для него протестированы различные архитектуры нейронных сетей. Проведена классификация объектов с использованием алгоритма k ближайших соседей. В качестве набора данных для обучения нейронной сети использован набор COIL- 100, а после обученная модель протестирована на собственном наборе данных. Проведенные эксперименты показывают, что используемый метод позволяет обрабатывать 7-8 изображений в секунду на видеокарте GTX 1050 ti с 4 Гбайт видеопамяти с точностью классификации в 99 %

Предлагается учитывающая взаимное влияние физических и биохимических процессов структурная модель взаимосвязей процессов биологической очистки сточных вод. Модель позволяет анализировать работоспособность систем анаэробной биологической очистки при эксплуатации. Обосновывается необходимость непрерывного контроля технического состояния этих систем, ориентированного, в первую очередь, на выявление причин деградации микроорганизмов. На основе общего подхода к диагностике сложных технических систем предложены алгоритмы непрерывного контроля технического состояния системы анаэробной биологической очистки сточных вод, позволяющие выявить причины неисправностей различной природы и сократить число проводимых лабораторных исследований.

В данной научной работе с использованием суверенной эмиссии и социальных финансовых технологий промоделирован процесс развития с 2023 по 2033 годы (10 лет) Эльконского горно-металлургического комбината. В результате беспроцентного государственного кредитования и социальных финансовых технологий для рассматриваемого предприятия за 10 лет выручка увеличилась в 2,05 раза, заработная плата в 8,6 раза, отчисления на развитие в 4,76 раза. В результате этого на третий год моделирования объём налоговых поступлений превысит тело кредита на 173 млн. руб., на 5 год на 382 млн. руб., на 10 год на 1 463 млн. руб. (в 3 раза). Другими словами, государство, обеспечивая беспроцентными кредитами предприятия и полностью списывая долг по кредиту (тело кредита) получает в бюджет в 3 раза больше средств, чем вкладывает в предприятие.

В работе описан современный этап так называемого парадокса производительности (крупные вложения в ИТ не ведут к росту производительности фирм). На данных стран ОЭСР существование парадокса производительности подтверждено эмпирически: в 2010–2019, а также в 2008– 2022 гг. темпы роста производительности труда оказались значимо ниже таковых в 1993–2007 гг. В качестве причины парадокса производительности рассматривается значительный временной лаг между появлением новых технологий общего назначения и появлением поддерживающих их организационных практик и характеристик человеческого капитала. Предлагаются новые признаки появления таких практик

В статье на основе анализа зарубежной и российской практики трансфера технологий рассматриваются возможности и риски обмена инновациями в цифровой экономике. Развитие цифровой экономики создает новые возможности для компаний, в том числе на основе шерингового взаимодействия, что проявляется в эволюции отношений совместного использования ресурсов, обеспечивающих выживание бизнеса в условиях новых ограничений. Обмен инновациями и нематериальными активами рассматривается как высший уровень шеринга, и его необходимо поддерживать для преодоления зависимости от импорта в сфере технологий. В этой связи обосновывается необходимость адаптации успешного зарубежного опыта реализации модели открытых инноваций и важность многостороннего партнерства с участием государства

Формирование информационного общества вслед за преимуществами экономики знаний привело к необходимости организации эффективной работы со знанием как ключевым активом бизнеса. Управление знаниями должно было ответить на такие проблемы информатизации общества как рост интенсификации информационного потока и вытекающая из него проблема избыточности информации; сокращение жизненного цикла товара/услуги и необходимость в постоянной инновационной деятельности; высокая динамика изменений в обществе и технологиях порождающая проблему адаптации бизнеса к ним. Анализ цифровых технологий и бизнес-практики их применения показал, что они обостряют поставленные проблемы, и этим актуализируют выработанный подход к их преодолению на основе теории и методологии управления знаниями. Цифровые технологии следует рассматривать как инструменты в организации эффективной работы со знаниями в бизнесе

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) поднимает проблему наделения его когнитивной агентностью, которая в настоящее время понимается по-разному. В связи с этим в статье ставятся задачи раскрыть не только, что такое когнитивная агентность, но и показать специфику его проявления у ИИ. В статье обосновывается идея, что когнитивная агентность еще не дает основания для рассмотрения ИИ как субъекта познания. Вместе с тем допускается возможность такого рассмотрения в дальнейшем по мере формирования AGI (Artificial general intelligence)

Основная идея статьи заключается в попытке показать, насколько избыточность информации коррелирует с креативным потенциалом субъекта-исследователя. Авторы предлагают читателю вникнуть в проблему «нераскрытого публичного знания» с нескольких сторон, последовательно отвечая на вопросы: насколько нейросети можно считать помощниками в раскрытии творческого потенциала исследователя? как «Прожекторная» теория познания Поппера подкрепляется аргументами творцов кибернетики второго порядка? почему избыточность информации оказалась критически важной в биологической и социальной эволюции? Статья подытоживается мыслью: наш разум – «незавершенный проект эволюции». В современных условиях он призван опираться на ИИ, а не подчиняться и не передавать ему свои полномочия.

Очень правильно сказал как-то Генри Форд: «Если деньги – это ваша единственная надежда на независимость, вы никогда не получите ее. Единственная реальная защита в этом мире, которую может иметь человек, – это запас знаний, опыта и способностей». Кому как не американскому миллиардеру, постигшему истинную суть богатства, судить об этом. С того момента, как он это сказал, прошёл уже целый век, но его слова по-прежнему верны