Предложена методология создания систем класса «Индустрия 5.0» с использованием технологий искусственного интеллекта. Методология основана на многоагентных методах создания баз знаний и пригодна для разработки систем проектирования и управления для цифровых интеллектуальных производств. Разработана интегрированная структура Интернета знаний и Интернета вещей. Проанализирован жизненный цикл изделий машиностроения и предложены методы применения Интернета знаний и Интернета вещей на различных этапах этого цикла. Приведена функциональная декомпозиция основных этапов жизненного цикла. Даны концептуальные основы Интернета знаний. Разработаны многоагентные методы создания баз знаний. Предложена метаонтология инженерных агентов. Описаны принципы построения многоагентных систем полуавтоматического проектирования изделий. Приведено описание возможностей интеллектуальных систем программирования обработки на оборудовании с ЧПУ в части формирования траектории и областей переходов. Описаны возможности интеллектуальных систем проектирования и нормирования технологических процессов. Предложено использование стандарта IDEF3 для создания метамоделей технологических процессов и модифицированных маршрутных карт для формирования баз знаний. Дано описание интеллектуальной системы оперативного управления машиностроительным производством.
Онтология проектирования
2019. — Выпуск 1
Содержание:
Успешность перехода на цифровые технологии проектирования и инжиниринга в условиях Индустрии 4.0 определяется не только совершенствованием технических и программно-вычислительных средств проектирования, но и эффективностью человеческой деятельности при их использовании. Одним из вызовов новой промышленной революции является необходимость повышения профессионального уровня проектанта и конструктора в области подготовки и верификации исходных данных на входе в компьютерную модель и валидации результатов его работы на выходе. Главным образом это касается наиболее трудоёмких и ответственных работ по проектированию сложных изделий с малой вероятностью отказов. Результат может быть достигнут за счёт применения новых методов конструкторско-технологического анализа для смягчения или исключения человеческих ошибок при принятии технических решений. Использование методов конструкторско-технологического анализа надёжности не нарушает естественный ход процессов проектирования и конструирования, при этом обеспечивает обоснование параметров функционирования, которое необходимо для принятия конструкторских решений. Для этого используются методы анализа, позволяющие представить конструкторскую документацию в виде параметрической модели функционирования. Данная модель позволяет эмулировать аварийные ситуации при худших сочетаниях режимов и условий эксплуатации, что невозможно достичь при экспериментальной отработке. На основании такого моделирования принимаются обоснованные конструкторские решения, исключающие потенциальные отказы. Для исключения маловероятных отказов предусмотрена оригинальная опция, позволяющая устанавливать необходимые и достаточные требования в конструкторской документации для достижения бездефектного производства.
Ключевые слова
На сегодняшний день совершенствование методов защиты информации является актуальной задачей. Статья посвящена применению альтернативных методов разработки более стойких и эффективных криптосистем с открытыми ключами. В качестве модели приняты конечные автоматы. Для систематизации знаний в области конечно-автоматной криптографии использована онтология. В работе рассматриваются вопросы построения онтологической модели конечно-автоматной криптографии. Предлагаемая онтологическая модель имеет четыре основных уровня: онтология представления знаний, онтология верхнего уровня, онтология предметной области и прикладные онтологии. В качестве онтологии представления знаний использована методология концептуальных карт. Онтология верхнего уровня содержит основную информацию о криптографии и теории автоматов, онтология предметной области описывает непосредственно конечно-автоматную криптографию. В качестве примера прикладной онтологии был рассмотрен алгоритм криптосистемы с открытым ключом на основе конечных автоматов. Представленная онтология построена впервые и даёт чёткое понимание применения конечных автоматов в криптографии, систематизирует полученные в ходе исследования сведения о данной предметной области, является предпосылкой дальнейшей разработки криптосистем, основанных на теории автоматов.
Ключевые слова
Рассматриваются особенности математических предметных областей в контексте построения онтологии научных предметных областей. Приводятся примеры из разрабатываемого тезауруса по уравнениям смешанного типа из раздела уравнений с частными производными математической физики. Особое внимание уделяется вопросам представления и актуальной поддержки тезауруса адресата. Предлагается использовать специализированные тезаурусы, где наряду с определениями на естественном языке присутствуют символьные выражения. Этот подход позволяет уточнить запрос, используя математическую запись в ТеХнотации независимо от языка первоисточника, что приводит к уменьшению поискового шума и сокращению времени поиска. Обсуждается вопрос о том, почему всѐ ещѐ недостаточно создано математических тезаурусов и что надо сделать, чтобы они использовались в цифровых библиотеках наряду с другими информационными ресурсами. Приводится пример создания тезауруса для отдельной математической предметной области. Особая трудность состоит в описании родовидовых отношений в математических предметных областях, предлагается один из вариантов описания этих связей для уравнения смешанного типа.
Ключевые слова
Обосновывается целесообразность разработки интеллектуальных, семантически структурированных информационных ресурсов Web, предусматривающих как их использование человеком, так и пригодность для автоматизированного анализа. Анализируются преимущества и недостатки технологии Wiki и перспективы её семантического расширения с использованием онтологического анализа. Предложена формальная модель онтологии Wiki-ресурса, на основе которой строится онтология задачи пользователя, предназначенная для использования во внешних интеллектуальных приложениях - например, при семантическом поиске. Описаны основные этапы построения этой онтологии. Рассматривается использование предложенных в работе моделей и методов на примере создания онлайновых энциклопедических изданий, объединяющих свободный доступ к материалам через среду Web с высоким уровнем доверия к контенту, разработанному экспертами. Сформированы базовые требования, предъявляемые к программному обеспечению таких проектов. Обосновывается необходимость семантизации ресурсов, анализируются основные направления развития функционала семантизированных электронных энциклопедий. На основе анализа выразительной мощности средств представления и обработки знаний, которые основываются на Wiki-технологиях, обосновывается необходимость расширения их методами искусственного интеллекта и технологиями Semantic Web. Для разработки портальной версии Большой украинской энциклопедии (е-ВУЕ) построена онтологическая модель энциклопедии. Описаны основные категории и семантические свойства типичных информационных объектов, которые используются в е-ВУЕ и могут применяться для поиска и интеграции информации.
Ключевые слова
Сочетание неблагоприятных природных условий и малой населённости арктических пространств усложняет подходы к проектированию и строительству жилья для этих мест и определяет требования к автоматизированным средствам жизнеобеспечения, внутреннему устройству и надёжности жилых домов. В статье рассматривается проблема структурного синтеза интеллектуального жилого дома для арктических условий. Вводится классификация условий ограничения, накладываемых на конструктивные решения, принимаемые при проектировании. Ставится задача удовлетворения ограничений применительно к разработке конструктивных решений и автоматизации здания. В качестве цели назначается получение допустимого решения задачи синтеза на основании формализованных знаний об условиях эксплуатации, при котором целевая функция принимает наименьшее значение. Рассмотрены вопросы выбора целевых функций. Предложен подход к созданию новых привлекательных проектов интеллектуальных жилых домов для условий Крайнего Севера России, позволяющих обеспечить уют и безопасность с использованием последних достижений инженерной мысли в области автоматизации и надёжности автоматизированных систем. Привлекательное и уютное жильё поможет решить вопрос привлечения людей для обживания арктических пространств, их исследования, освоения и сохранения для потомков.
Ключевые слова
Сегодня доступно большое число различных источников данных. Многие источники представляют значительную ценность для принятия обоснованных решений в различных предметных областях. Простота и эффективность использования данных зависят от возможности их интеграции в единую модель, последовательно и всесторонне описывающую интересующий предмет. Получению такой модели препятствует то, что элементы разных источников не связаны друг с другом, а сами данные представлены в различных форматах. Несмотря на то, что консорциум W3C предложил языки единообразного и связанного описания данных, до сих пор существует значительное число издателей, публикующих несвязанные данные. В настоящей работе предлагается подход, на основе которого может быть создан эффективный инструмент для обработки больших объёмов несвязанных данных. Новым является автоматизация построения онтологии процесса связывания данных на основе отображения множества элементов онтологии, описывающей источник данных, во множество элементов онтологии предметной области. Полученная онтология процесса связывания может служить для специализаций этого процесса пользователем, для дальнейшей его оптимизации и реализации на различных вычислительных платформах. В частности, в работе продемонстрирована возможность генерации программного кода процесса связывания, исполняемого на высокопроизводительной масштабируемой платформе. Полученные результаты позволяют говорить о целесообразности развития предложенного подхода.
Ключевые слова
Описана разрабатываемая авторами модель Knowledge Net, предназначенная для формализации накопления, представления и использования знаний и данных единого информационного пространства интеллектуального предприятия, в том числе в рамках концепции Индустрия 4.0. В основу модели Knowledge Net положена графовая модель данных. Модель Knowledge Net является частью прикладных разработок цифровой платформы предприятия. Разработка программной системы, поддерживающей модель Knowledge Net, выполняется в концепции открытого программного кода. В работе приведён пример использования программного прототипа для описания объектов производственного предприятия. Ключевой особенностью Knowledge Net, отличающей разработку от известных аналогов, является комбинация таких свойств, как поддержка многоаспектности описания субъектов и объектов предприятия, возможность расширения сети понятий и сущностей вместе с развитием предприятия, динамическое формирование структуры аспектов и их свойств, множественность возможных типизаций сущностей, представленных моделью Knowledge Net, а также поддержка версионности модели знаний и данных.
Ключевые слова
Работа посвящена проблеме обеспечения семантической совместимости интеллектуальных систем. Показано, что обеспечение совместимости интеллектуальных систем и разработка соответствующих стандартов является ключевым направлением развития технологий проектирования интеллектуальных систем. Формально уточнено понятие смыслового представления информации в памяти интеллектуальной системы, которое обеспечивает однозначность представления информации с использованием заданного набора понятий. Показана возможность автоматической интеграции знаний в рамках смыслового представления знаний, которая сводится к склеиванию синонимичных знаков. Показана возможность автоматической интеграции различных моделей обработки знаний, если эти модели представляют собой коллективы агентов, ориентированных на обработку знаний, представленных в памяти интеллектуальных систем в смысловой форме, и взаимодействующих между собой через указанную память. Предложена Технология OSTIS, ориентированная на разработку семантических компьютерных систем. Предложена концепция Экосистемы OSTIS, представляющей собой коллектив взаимодействующих интеллектуальных систем, построенных по Технологии OSTIS и поддерживающих эволюцию и совместимость интеллектуальных систем в ходе их эксплуатации в рамках данной экосистемы. Рассмотрены примеры использования Технологии OSTIS при разработке прикладных интеллектуальных систем.
Ключевые слова
Слияние разнородных данных, полученных в реальном времени от различных датчиков, является важной задачей при диагностировании технических объектов. В статье рассмотрены вопросы терминологии слияния данных на основе обзора литературы, предложено новое определение термина «слияние данных». Обобщены и систематизированы научные взгляды на проблему слияния данных при диагностировании технических объектов в условиях множества разнотипных датчиков и разнородной информации. Приведена адаптированная классификация слияния данных с учётом различных критериев (отношения между датчиками, уровень абстракции данных, тип архитектуры), а также классификация структурных моделей слияния данных, разработанных для построения интеллектуальных систем слияния данных. Проведён сравнительный анализ моделей процесса слияния данных, представлены их структуры, выявлены достоинства и недостатки моделей. Отмечено, что для эффективного сбора исходных данных, поступающих от множества разнотипных датчиков, и их обработки можно использовать несколько моделей слияния данных или их комбинации. Все основные аспекты, касающиеся интеллектуальных технологий слияния данных, рассмотрены в столь полном объёме на русском языке впервые.