+
Онтология проектирования
2021. — Выпуск 1
Содержание:
+
Мы живём в эпоху 4-й промышленной революции, и возникает закономерный вопрос - а что дальше? Кому будет принадлежать ведущая роль в новом цифровом мире - искусственному интеллекту или человеку? Для поиска ответов необходимо совершить небольшой экскурс в историю. Развитие технологий всегда меняло уклад жизни общества: усмирив энергию воды и пара, человечество сделало шаг из общества охотников в аграрное общество. Появление электрической энергии и конвейера позволили нам трансформироваться в индустриальное общество. Электронные информационные технологии привели нас на современный этап развития - к информационному обществу. Каков следующий шаг? Если Индустрия 4.0 посвящена автоматизации физико-технических процессов, то новый уклад Общество 5.0 в первую очередь ориентирован на автоматизацию процессов коммуникации и сотрудничества людей и интеллектуальных систем. Искусственный интеллект, повсеместное внедрение «цифры» должны помочь в достижении главного результата - увеличения продолжительности жизни, повышения её качества и появления людей-«акторов», создающих объекты интеллектуальной собственности, которые затем материализуются киберфизическими системами.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
Отмечается тенденция к объединению профессиональных знаний в рамках создания киберфизических систем. Это побуждает сделать их доступными для широкого круга заинтересованных лиц. Рассматриваются различные модели представления знаний с позиций историзма и уровней общности. К трём уровням представления знания по степени его общности - философскому, узко-дисциплинарному (профессиональному) и предметному (базы знаний) - предлагается добавить междисциплинарный (общенаучный) уровень. Утверждается, что в основе любой модели представления знаний лежит модель формальной системы и её дочерняя модель - исчисление предикатов. Наглядной моделью представления знаний является помеченный граф. Предложена обобщённая модель, отражающая соотношение знания и познания. Понимание онтологической модели трактуется как средство познания. Вводится термин «понятность» онтологической модели, как свойство, в наибольшей степени характеризующее её качество. Понятность онтологической модели подразделяется на вербальную и системную. Обсуждаются факторы, влияющие на эти составляющие понятности модели. Предлагаются показатели для измерения понятности онтологической модели.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
Рассмотрены социальный и экономический эффекты, связанные с внедрением информационных систем на основных стадиях их жизненного цикла. При создании и внедрении информационных систем отмечается значимость онтологического анализа предметной области, оказывающего существенное влияние на эффективность функционирования этих систем. Сделана попытка оценки исследуемых эффектов. Приведены примеры оценки эффектов, а в случае отсутствия онтологий предметных областей при создании и эксплуатации информационных систем - оценка потерь. Для систем, использующих математические модели объектов, важным является создание параметризованных моделей, позволяющих избегать повторного их построения за счёт изменения значений параметров. Это позволяет автоматически перестраивать модели при различных значениях параметров, не создавая новые. Трудоёмкость построения параметризованных моделей «окупается» многократным их использованием и значительным уменьшением доли рутинного труда специалистов высокой квалификации. На примере процедуры зачисления абитуриентов в университеты России проведены оценки социальных издержек и непроизводительных экономических затрат, которые исчисляются миллиардами рублей. Показано, что адекватный учёт всех атрибутов сущностей в онтологии позволяет построить на её основе информационную систему, способную эффективно решать задачу обработки информации в автоматическом режиме.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
Обосновывается актуальность и практическая ценность применения онтологического подхода при обучении автоматизированному проектированию. Подготовка и переподготовка персонала является одним из важных этапов внедрения автоматизированных систем промышленного назначения, а средства методического обеспечения обязательно присутствуют в портфеле всех ведущих компаний-производителей систем автоматизированного проектирования (САПР). Предложены принципы и подходы формирования онтологической базы предметной области обучения автоматизированному проектированию. Для выделения структуры учебной онтологии предложено использовать понятия аспектов машиностроительного проектирования. Определена иерархия уровней подготовки пользователей САПР. На операторском уровне обучение сводится к освоению пользователями ограниченного множества терминов и понятий, реализованных в конкретных системных решениях. На уровне техника требуется освоить набор типовых проектных процедур, характерных для класса базовых технологий САПР. На инженерных уровнях пользователь приобретает знания, необходимые для освоения технологий и средств САПР в комплексе всех стадий технической подготовки производства. Описана методика онтологического анализа предметной области обучения, обеспечивающая формирование целевых траекторий подготовки и переподготовки специалистов и предусматривающая ряд последовательных этапов формирования онтологической базы. Для оптимизации индивидуальных траекторий обучения специалистов по САПР разработано специальное программное обеспечение, интегрированное с онтологическим редактором Protégé .
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
Цель работы - построение и реализация системы поддержки принятия решений (СППР) в молочном производстве на основе формализованных математических моделей и онтологического подхода. Проведена декомпозиция процесса производства молочной продукции, выделены основные влияющие на него факторы, а также взаимосвязи между ними. Сформирована онтология предметной области, которая представлена в виде концептуальной схемы и иерархии классов. Для описания последовательности влияния факторов и выявления управляющих воздействий разработана схема Исикавы для производства молочной продукции. Предложено формализованное описание эффективности процесса молочного производства. Разработана СППР для производства молочной продукции, включающая учёт факторов, связанных с сортом и видом кормовых растений, способами и методами высева семян, предпосевной подготовкой, классом и типом почв, агроклиматическими показателями, внесением удобрений, классом животных и кормовыми добавками.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
Современные базы знаний должны в значительной мере соответствовать человеческому мышлению и реальности мира. Синергетические базы знаний создают возможность совместного использования как «жёстких» вычислений, которые требуют точности и единственности решения, так и «мягких» вычислений, допускающих заданную погрешность и неопределённость для конкретной задачи. Предложена методология создания синергетических систем для представления знаний с использованием технологий искусственного интеллекта. Методология основана на методах создания баз знаний и может использоваться для разработки систем проектирования и управления в отраслях промышленности. Предложена модель представления лингвистических переменных. Рассмотрен метод создания нечётких баз знаний и этапы механизма логического вывода. Описан нечёткий вывод на примере механизма Мамдани. Предложена функциональная схема создания систем нечёткого логического вывода на основе структурированного чёткого модуля знаний. Рассмотрен метод создания баз знаний для реализации нейросетевых моделей. Приведён пример базы знаний для обучения нейронных сетей.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
Предложена модель интеллектуальной системы, поддерживающей высокоуровневое управление процессами профессионального применения многообразия знаний о программных интерфейсах с внешними пользователями. Унифицированная абстрактная модель системы базируется на согласованном семействе инвариантов модели формализма представления знаний, включающем: систему классов морфизмов абстрактных знаний и доменов морфизмов таких классов; инвариантов многомерной архитектуры компонентов интеллектуальных систем, включающей межкомпонентные потоки знаний и процессы синтеза знаний внутри компонентов; инвариантов агентов управления потоками и процессами обработки абстрактных знаний. Базу знаний модели составляют фрагменты онтологии предметных и профессиональных знаний, распределённые между компонентами многомерной архитектуры. Архитектура компонентов модели опирается на значения измерений, соответствующих аспектам абстрактности, структурированности и уровня знаний. В онтологиях отражаются представления о структурах памяти и процессах мышления, применяемых для моделирования схем профессиональной деятельности специалиста. Основой формализации таких представлений являются фундаментальные понятия философии, лингвистики, когнитивной психологи, математики, инженерии систем. Это позволяет сформировать содержательно полную систему классов информационных структур и процессов синтеза сложных знаний, поддерживающих извлечение, анализ и применение знаний о пользовательских интерфейсах в интеллектуальной системе. Процессами синтеза моделируется достижение разнообразных когнитивных целей, необходимых для осуществления профессиональной деятельности специалистов. Многообразие таких целей моделируется системой шаблонов высокоуровневой реализации. Они составлены из целей базовых типов, реализуемых с использованием когнитивных операций над знаниями, синтезируемыми из элементов онтологий. В качестве унифицированного представления знаний применяются структуры знаний в формате семантических иерархий. Когнитивные цели реализуются комбинациями операций над структурированными знаниями, адаптированными к специальным классам структур.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
Рассматривается подход к оценке сложных технических систем на ранней стадии их разработки. В качестве сложных технических систем исследуются комплексы с многофункциональными беспилотными летательными аппаратами двойного назначения. Новизна работы заключается в комплексировании оценки путём структурирования методов и стохастических моделей анализа сложных технических систем в технологической компьютеризированной среде разработчика, выбора стратегии принятия решений на этапах предварительного проектирования, включающей метод экспертных оценок. На примере беспилотных летательных аппаратов показана технология выбора рационального варианта сложных технических систем из числа альтернатив сформированного модельного ряда с помощью информационно-аналитической системы. В информационно-аналитической системе реализована процедура многокритериальной оценки сложных технических систем, основанная на методах экспертных оценок. Получены первичные результаты комплексной оценки разведывательно-ударных и ударных комплексов многофункциональных беспилотных летательных аппаратов массой 0,3-2 т.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
Рассматривается онтологический синтез моделей интерпретации нестационарной динамики в бортовых интеллектуальных системах, функционирующих в режиме экстренных вычислений ( Urgent Computing - UC ). Сформулирована онтологическая система динамической базы знаний на основе теоретических моделей современной теории катастроф. Анализ и прогноз эволюционной динамики нестационарного объекта реализован в мультипроцессорной вычислительной среде. В рамках онтологической системы сформулирован подход к интерпретации нестационарной динамики с использованием фрактальной геометрии и теории устойчивости динамических систем. Практическое приложение разработанной модели онтологии обсуждается применительно к интерпретации взаимодействия морского динамического объекта с внешней средой на заданном временном интервале. Динамическая модель современной теории катастроф определяет движение морского динамического объекта системы к целевому аттрактору и при потере устойчивости. Приведены примеры реализации онтологического синтеза нестационарной динамики в системах обеспечения безопасности мореплавания и посадки летательных аппаратов корабельного базирования.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
Рассмотрен метод поддержки принятия решений с использованием базы знаний. Показана актуальность исследований, связанных с принятием решений в типовых ситуациях. Рассмотрены вопросы системной интеграции нормативного базиса, онтологической модели и базы знаний интеллектуальной системы поддержки принятия решений в рамках бизнес-процесса. Сформирована модель пополнения базы знаний на структурном и аналитическом уровнях, демонстрирующая связь важнейших элементов системы: онтологической модели, базы знаний и нормативной подсистемы. Предложен алгоритм пополнения базы знаний. На основе использования теоретико-множественного аппарата описаны операции по работе со знаниями. Рассмотрены принципы адаптации онтологической модели как информационного объекта для увязки с базой знаний. Предложена концептуальная схема онтологической модели для принятия решений в рамках бизнес-процесса. Разработана и представлена информационная модель специализированной базы данных, применяемой в качестве технического базиса для построения базы знаний системы поддержки принятия решений в типовой ситуации, описаны её основные структурные элементы, принципы их взаимосвязи и подход к обеспечению непротиворечивости внутренней структуры.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
Вверх