УДК 004.89
DOI: 10.36871/2618-9976.2021.05.004
Авторы
Светлана Васильевна Прокопчина
Профессор, доктор технических наук, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
Аннотация
Эффективность функционирования киберфизических систем основана в первую очередь на использовании мощных методов получения и обработки информации. Сложность структур и свойств кибернетических систем, а также условий их функционирования определяет особые требования к методам измерений и вычислений, выполняемых в таких системах. Как правило, неопределенность моделей CPS, а также неопределенность влияния факторов внешней среды и их взаимосвязей со свойствами систем в первую очередь определяют требования к интеллектуализации измерений и вычислительной обработке информации.
В данной статье предлагаются методы и инструменты байесовских интеллектуальных измерений (БИИ) для обеспечения эффективности управления киберфизическими системами в условиях неопределенности.
Предложена концепция и методология создания интеллектуального промышленного Интернета вещей (IIoT), отличительной особенностью которого является интеллектуализация методов измерения и предварительной обработки данных. Для этой цели IIoT включает интеллектуальный DATALAKE, который построен на основе байесовской интеллектуальной измерительной системы, реализующей не только функции измерения и интеграции данных, но и поддержку принятия управленческих решений.
Приведены примеры реальных киберфизических систем с управлением на основе байесовских интеллектуальных измерительных средств.
Рассмотрены перспективы использования предлагаемых решений на основе БИИ в различных современных технологиях, основанных на принципах BIG DATA, DATA SCIENCE, нейронных сетей, IIoT, DATA MINING и других.
Ключевые слова
Искусственный интеллект
теория измерений
неопределенность
регуляризирующий байесовский подход
киберфизические системы
