Исследование и разработка методов и инструментальных программных средств конструирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени с применением распределенной обработки информации

Целью проекта является исследование и разработка методов, моделей и инструментальных программных средств конструирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени (ИСППР РВ) с применением распределенной обработки информации, предназначенных для помощи лицу, принимающему решения (ЛПР) при мониторинге, диагностике и управлении сложными техническими/технологическими, транспортными, организационными и другими объектами и процессами в условиях наличия в исходной информации неточности, неопределённости, противоречивости и т.п. (наличии так называемых "зашумленных" данных), а также при достаточно жестких ограничениях на время поиска решения. Интеллектуальные системы типа ИС/ИСППР РВ нового поколения ориентированы на работу с динамическими объектами, состояния которых изменяются со временем. Они должны быть способны принимать решения в условиях ограниченного времени, на основе так называемых «зашумленных» данных, характеризующихся различного рода неопределенности (НЕ-факторов): недостоверности, неточности, нечеткости, неполноты и т. д. Будет создана интегрированная среда с использованием нейросетевого подхода в сочетании с обучением с подкреплением (RL-обучением) на основе темпоральных различий, а также гибких (any-time) алгоритмов поиска решения, что позволит реализовать глубокое обучение в режиме реального времени, расширить сферу применения и повысить эффективность диагностики сложных технических объектов в условиях наличия неопределенности («зашумленности») в исходной информации и жестких ограничений на время поиска решения. Работа в условиях жестких временных ограничений требует разработки параллельных алгоритмов вывода для временных логик ветвящегося времени, что позволит практически приемлемо осуществлять вывод в моделях большого объема.