Ученые ПетрГУ разработали математические модели "умных" сервисов



23 сентября 2019 года
Российские ученые разработали математические модели и методы программирования "умных сервисов" – ассистентов человека, которые ищут нужную информацию в "больших данных" и предоставляют рекомендации для принятия решений. Об этом сообщила пресс-служба Министерства науки и высшего образования РФ.

Ученые ПетрГУ разработали уникальные математические модели и алгоритмы интеллектуального анализа данных от множества источников, в том числе ориентированные на обработку "больших данных". А также методы программирования "умных сервисов". Они ориентированы на вовлечение самого человека в процесс работы с информацией. Большинство существующих решений в мире предполагает, что искусственный интеллект замещает человека",

– говорится в сообщении.

Для использования умных или интеллектуальных сервисов, как пояснили исследователи, нужно единое информационное пространство со множеством вычислительных устройств, среди которых смартфоны, встроенная бытовая техника, датчики, гаджеты, видеокамеры и другие.

В результате система ищет и обрабатывает большие объемы данных, которые связаны с той задачей, которую сейчас решает человек. При этом она предлагает человеку наиболее важную информацию, в том числе и в виде рекомендаций для принятия решений: на экране телевизора появляются рекомендации, какие интересные программы посмотреть, кофеварка включается, если хозяин проспал на работу и так далее. В настоящее время подобные сервисы есть только для частных случаев и, как правило, только в виде экспериментальных прототипов.

По мнению ученых ПетрГУ, методы, которые они разработали, можно использовать в конкретных технологиях. Например, для задач цифровой экономики с их помощью можно анализировать техническое состояние производственного оборудования. Так, станок в цехе предприятия может сообщать информацию о своем состоянии, выводя графики поведения технических параметров на смартфон сотрудника. Станок может "рекомендовать" персоналу, что нужно заменить деталь, так как она скоро может выйти из строя.

Другой пример – для задач цифрового общества – искусственный интеллект ищет и интерпретирует информацию при изучении картин, скульптур и других объектов в музее. Тогда музейный экспонат может сам "рассказать" о себе с помощью вывода сведений на экран телефона или голосом через смартфон. При этом помощник выберет именно те оцифрованные материалы, которые представляются наиболее интересными конкретному посетителю музея.

 По материалам сайта

Последние новости

Поделиться: