УДК 004.89
DOI: 10.36871/2618-9976.2023.10-2.002

Авторы

Антон Николаевич Пронин,
Генеральный директор ФГУП «ВНИИМ имени Д.И. Менделеева»; вице-президент Метрологической академии; член Координационного совета при губернаторе по стандартизации, метрологии и испытаниям; Санкт-Петербург, Россия
Роальд Евгеньевич Тайманов,
Руководитель лаборатории метрологического обеспечения компьютеризированных датчиков и измерительных систем ФГУП «ВНИИМ имени Д.И. Менделеева»; действительный член Метрологической академии; член ТК 7 ИМЕКО и Международного комитета по средствам измерений (ICMI); член редколлегии журнала «Advances in Systems andMeasurements» и редакционного совета журнала «Мягкие измерения и вычисления»; Санкт-Петербург, Россия
Ксения Всеволодовна Сапожникова,
Заместитель руководителя лаборатории метрологического обеспечения компьютеризированных датчиков и измерительных систем ФГУП «ВНИИМ имени Д.И. Менделеева», член-корреспондент Метрологической академии; член ТК 7 ИМЕКО и Международного комитета по средствам измерений (ICMI), член редколлегии журнала «Sensors & Transducers» и редакционного совета журнала «Мягкие измерения и вычисления», Санкт-Петербург, Россия

Аннотация

Разработка двух национальных стандартов комплекса «Средства измерений (СИ) и измерительные системы (ИС) на основе искусственного интеллекта (ИИ)» включена в российскую перспективную программу стандартизации на 2021–2024 гг. Эти стандарты позволят унифицировать подходы к процессам измерения многопараметрических величин, характеризующих движение беспилотных аппаратов, состояния роботизированного оборудования; здоровья человека, уровня его знаний и способностей и т.д. В статье акцентированы проблемы терминологии в области ИИ и даны соответствующие предложения. Выделены основные и дополнительные компоненты СИ и ИС на основе ИИ, приведены примеры их структуры разного уровня. Особое внимание обращено на обеспечение метрологической исправности устройств методами метрологического самоконтроля. Подчеркнуто, что СИ и ИС на основе ИИ подлежат поверке, калибровке и утверждению типа. С учетом перспективы применения сильного ИИ показана необходимость сравнительно регулярного обучения и самообучения СИ и ИС, а также тестирования и валидации результатов.

Ключевые слова

искусственный интеллект
термины и определения
обучение
самообучение
метрологический самоконтроль
достоверность