Когнитивные гибридные интеллектуальные системы человеко-машинного, оперативно-технологического управления и поддержки принятия решений в сложных динамических системах

НИР направлена на фундаментальную научную задачу развития теории интеллектуального управления технологически сложными, динамическими объектами в условиях разнообразия и неопределенности информации, в частности на отдельные аспекты этой теории: 1) создание новых эффективных, интегрированных моделей представлений знаний и организация мягких вычислений методами гибридных интеллектуальных систем; 2) когнитивное моделирование механизмов концептуализации, категоризации, трансформации, именования и деформации оперативных образов ситуаций и состояний; 3) методологии и технологии разработки и применения когнитивных гибридных интеллектуальных систем для человеко-машинной информационной подготовки решений. Объект исследования — процессы оперативной работы с образом непосредственно не воспринимаемого объекта со сложной динамикой и проецирование на этот образ информации, поступающей извне. Цель НИР — повысить качество оперативных решений в человеко-машинном управлении сложными, динамическими объектами усилением умственных способностей когнитивными гибридными интеллектуальными системами, дополняющими естественные способности человека к работе с информацией. При выполнении НИР использовались методы теории познания, когнитивной психологии, нейрофизиологии, когнитивной лингвистики, невербальной коммуникации, теории искусственного интеллекта, теории систем и теории управления сложными, динамическими объектами (в частности, оперативно-технологическое управление), а также теории принятия решений. При реализации НИР коллектив двигался в направлении сближения результатов когнитивной науки и информатики, инфо-коммуникационных технологий разработкой двухзвенной модели процесса поддержки принятия решений и нового класса систем искусственного интеллекта — когнитивных гибридных интеллектуальных систем интерпретации ситуаций и состояния объекта оперативно-технологического управления сложными динамическими системами. В предметной области «интеллектуальные системы управления» подготовлен аналитический обзор теорий, методов, моделей когнитивной компьютерной графики, инженерии образов, языковой инженерии, интегрированных и гибридных интеллектуальных систем для предикативного и предметно-схемного представления ситуаций и состояния объекта оперативно-технологического управления в целях информационной подготовки и поддержки принятия решений в сложных динамических системах. Проведено исследование и систематизированы междисциплинарные знания о концепте «отношение». На основании этих результатов разработаны оригинальные: 1) схематизированное изображение ролевых отношений в концептуально-визуальном базисе «ресурс-свойство-действие»; 2) модели «когнитивный образ» и «оперативный образ» и метод полиструктурного, многослойного по конкретности и наглядности представления и трансформации оперативного образа в человеко-машинной системе управления сложными динамическими системами. Также были разработаны: 1) новый язык описания отношений и связей для предикативного кодирования словесно-вербальных знаний о ресурсах, свойствах, действиях, структурах, состояниях и режимах; 2) оригинальный язык предметно-схемного кодирования и метод его формирования в человеко-машинной системе для отображения визуально-образных знаний о ресурсах, свойствах и действиях и зрительных ощущений оператора о ситуациях и состоянии объекта для информационной подготовки решений; 3) оригинальная грамматика тождественных преобразований и функциональной деформации словесно-вербального и предметно-изобразительного представлений когнитивного образа состояния объекта управления в регуляритивную, прагматическую информацию лаконичного и локализованного оперативного образа. В рамках НИР были разработаны оригинальная когнитивно-ориентированная двухзвенная модель процесса поддержки принятия решений методами и инструментальными средствами гибридных интеллектуальных систем и оригинальная архитектура когнитивных гибридных интеллектуальных систем для информационной подготовки решений и поддержки комплексной задачи мониторинга ситуаций и состояния объекта управления в сложных, динамических системах. Проведено экспериментальное исследование прототипа. КГиИС для решения научно-технической задачи анализа и оценки возможных аварийный ситуаций в районе региональной электросети – комбинирует ПИ и СВ представления знаний в гетерогенное модельное поле, над которым ситуативно синтезируются интегрированные модели, используемые в двухзвенном имитационном механизме сложных психологические конструкции оператора. В КГиИС: 1) решена проблема несовместимости свободного логического развития мысли, ее соответствия действительности; 2) использован единый инструмент моделирования теоретико-множественными и предикативными представлениями концептосферы человека-оператора систем с высокой пространственной и временной динамикой; 3) добавлена возможность системного анализа функциональной неоднородности проблемных ситуаций в части графических задач по Дж. Брунеру средствами визуальной переменной графической семиологии Ж. Бертена; 4) автономный базис пополнен методами и инструментальными средствами геоинформационных систем; 5) архитектура подсистемы конструкторов-редакторов СВ и ПИ представлений – классическая архитектура web-приложения с набором микросервисов. Лабораторная апробация архитектурных решений выполнена на материалах фрагмента района электрических сетей Калининградской региональной электроэнергетической системы. Промышленный вариант системы позволит повысить эффективность и надежность контроля оперативного режима в системах управления сложными технологическими процессами, а также качественно улучшить искусственные интеллектуальные рассуждения за счет: наличия двухзвенной модели процесса поддержки принятия решений, интегрирующей чувственное и рациональное, единичное и всеобщее; возможности в той или иной мере предугадывать развитие различных событий, результатов действий, явлений и презентовать оператору объект управления в многообразии свойств и отношений при сохранении ясности картины.