Результаты 2021 года
Публикации
1. Ravil I. Mukhamediev , Adilkhan Symagulov , Yan Kuchin , Elena Zaitseva, Alma Bekbotayeva, Kirill Yakunin , Ilyas Assanov , Vitaly Levashenko, Yelena Popova , Assel Akzhalova, Sholpan Bastaubayeva and Laila Tabynbaeva. Review of Some Applications of Unmanned Aerial Vehicles Technology in the Resource-Rich Country //Applied Sciences. – 2021. – Т. 11. – №. 21. – С. 10171. https://doi.org/10.
Как оценить экономический эффект и ограничения в применении БПЛА в отраслях экономики?
Использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в различных сферах человеческой деятельности — перспективное направление для стран с разными типами экономик. Это утверждение относится и к богатым ресурсами странам. Особенности таких стран связаны с зависимостью от цен на ресурсы, поскольку их экономика отличается низкой диверсификацией. Использование новых технологий — один из способов повышения устойчивости развития таких экономик. В этом контексте использование БПЛА является перспективным направлением развития в разных отраслях, так как они относительно дешевы, надежны и для их использования не требуется высокотехнологичная база. Чаще всего использование БПЛА связано с различными типами задач мониторинга. Кроме того, БПЛА можно использовать для организации связи, поиска, доставки грузов, обработки полей и т. Д. Использование элементов искусственного интеллекта (ИИ) совместно с БПЛА помогает решать задачи в автоматическом или полуавтоматическом режиме. Такие технологии уместно назвать технологиями интеллектуальных беспилотных летательных аппаратов (IUAVT), и их использование позволяет повысить эффективность БПЛА. Для адаптации IUAVT в отраслях экономики необходимо преодолеть ряд ограничений. Исследование посвящено анализу возможностей и препятствий в адаптации IUAVT в отраслях экономики. Возможный экономический эффект оценивается для Казахстана как одной из богатых ресурсами стран. Обзор состоит из трех основных частей. В первой части описаны области применения IUAVT и задачи, которые она может решать. Рассмотрены следующие области применения: точное земледелие, мониторинг опасных геофизических процессов, мониторинг загрязнения окружающей среды, разведка полезных ископаемых, мониторинг дикого животного мира, мониторинг технических и инженерных сооружений, мониторинг дорожного движения. Экономический потенциал оценивается по сферам применения IUAVT в Казахстане примерно в 500 млн долларов в год, из которых более половины связано с применением IUAVT для решения задач точного земледелия, что должно способствовать снижению сырьевой зависимости экономики. Вторая часть статьи содержит обзор технических, юридических и программно-алгоритмических ограничений IUAVT и современных подходов, направленных на их преодоление. Наряду с техническими ограничениями БПЛА (ограниченные: емкость аккумулятора, время полета, полезная нагрузка, чувствительность датчика; зависимость от погодных условий и т. д.), имеются юридические (невозможность некоторых вариантов использования в пределах города) и программно-алгоритмические ограничения в планировании, управлении полетом и обработке данных. Малая высота полета и большой поток данных, поступающих с БПЛА, вызывают специфические проблемы обработки больших объемов гиперспектральных данных. Неоднородность задач и технических характеристик БПЛА инициирует поиск новых решений в области планирования полетов и управления группами аппаратов. Усилия научного сообщества направлены на решение этих проблем. Существуют решения для планирования оптимальных маршрутов для групп БПЛА, для разработки систем компьютерного зрения и формирования необходимой инфраструктуры доступных наборов данных для обучения глубоких нейронных сетей. Тем не менее, некоторые технические задачи остаются нерешенными. К ним относятся, прежде всего, задача увеличения продолжительности полета, а также целый комплекс задач управления и обработки данных для конкретных условий использования БПЛА. Необходимо преодолеть ограничения в обработке больших данных собираемых БПЛА, разработать новые архитектуры нейронных сетей и наборы данных для их тренировки. Необходима также дальнейшая разработка алгоритмов планирования полетов для решении задач поиска, покрытия, организации связи и доставки грузов с учетом широкого спектра ограничений возникающих в задачах применения БПЛА. Третья часть статьи — обсуждение – классифицирует ограничения применения и нерешенные задачи использования IUAVT в упомянутых сферах деятельности, а также суммирует оценку общего экономического эффекта. View Full-Text
2. Mukhamediev RI, Symagulov A, Kuchin Y, Yakunin K, Yelis M. From Classical Machine Learning to Deep Neural Networks: A Simplified Scientometric Review//Applied Sciences. – 2021. – Т. 11. – №. 12. – P. 5541. — https://doi.org/10.3390/
Как классифицировать искусственный интеллект, количественно оценить и спрогнозировать интерес научного сообщества к его подразделам?
На пути к широкому использованию искусственного интеллекта (artificial Intrelligence- AI) открываются многообещающие перспективы, однако имеются и проблемы, которые необходимо преодолеть, чтобы адаптировать технологии AI в отраслях экономики. В работе систематизированы разделы AI и рассчитана динамика изменения количества научных статей в разделах AI по данным Google Scholar.
Рисунок. Классификация разделов AI
Рисунок. Классификация разделов машинного обучения
Рисунок. Ежегодное количество публикаций в области AI
Описана методика сбора данных и расчета динамических показателей изменения публикационной активности: скорости роста (D1) и ускорения роста (D2) научных публикаций. Анализ публикационной активности, в частности, показал высокий интерес к современным моделям трансформеров, разработке наборов данных для специфических приложений моделей глубокого обучения, а также резкий рост интереса к методам объяснимого машинного обучения. Относительно небольшие по объему статей области исследований привлекают все большее внимание, о чем свидетельствует отрицательная корреляция между количеством статей и оценками D1 и D2. Результаты показывают, что, несмотря на ограничения метода, можно (1) определить быстрорастущие области исследований независимо от количества статей и (2) спрогнозировать публикационную активность в краткосрочной перспективе с удовлетворительной для практики точностью ( средняя ошибка прогноза на год вперед составляет 6% при стандартном отклонении 7%). В работе представлены результаты для более чем 400 поисковым запросам, связанных с отдельными областями научных исследований и применением AI в отраслях экономики.Предлагаемый метод оценивает динамику роста и уменьшения публикационной активности в научных разделах AI, в том числе, в связи с приложениями в отраслях экономики. Метод не требует доступа к большим библиометрическим архивам и позволяет относительно быстро получать количественные оценки динамических показателей. Программное обеспечение и примеры расчетов доступны по ссылке https://www.dropbox.com/sh/fkfw3a1hkf0suvc/AACRZ7v9qympen_ht00jeiF6a?dl=0. View Full-Text
Рисунок. Ежегодное количество публикаций в области AI
Описана методика сбора данных и расчета динамических показателей изменения публикационной активности: скорости роста (D1) и ускорения роста (D2) научных публикаций. Анализ публикационной активности, в частности, показал высокий интерес к современным моделям трансформеров, разработке наборов данных для специфических приложений моделей глубокого обучения, а также резкий рост интереса к методам объяснимого машинного обучения. Относительно небольшие по объему статей области исследований привлекают все большее внимание, о чем свидетельствует отрицательная корреляция между количеством статей и оценками D1 и D2. Результаты показывают, что, несмотря на ограничения метода, можно (1) определить быстрорастущие области исследований независимо от количества статей и (2) спрогнозировать публикационную активность в краткосрочной перспективе с удовлетворительной для практики точностью ( средняя ошибка прогноза на год вперед составляет 6% при стандартном отклонении 7%). В работе представлены результаты для более чем 400 поисковым запросам, связанных с отдельными областями научных исследований и применением AI в отраслях экономики.Предлагаемый метод оценивает динамику роста и уменьшения публикационной активности в научных разделах AI, в том числе, в связи с приложениями в отраслях экономики. Метод не требует доступа к большим библиометрическим архивам и позволяет относительно быстро получать количественные оценки динамических показателей. Программное обеспечение и примеры расчетов доступны по ссылке https://www.dropbox.com/sh/fkfw3a1hkf0suvc/AACRZ7v9qympen_ht00jeiF6a?dl=0. View Full-Text
Аннотация
Устойчивое развитие мегаполисов требует перехода на новые методы и технологии управления, основанные на широком использовании большого количества разнородных данных. При управлении городской экономикой необходимо учитывать экологические ограничения, решать задачи мониторинга окружающей среды, инженерных сооружений и транспорта. Оперативный контроль над городской средой и прилегающей территорией может производиться с помощью беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), а собранные данные могут обрабатываться с использованием широкого спектра программных и аппаратных технологий, относящихся к области искусственного интеллекта. Однако, как и любые достаточно новые технологии, интеллектуальные беспилотные технологии имеют как преимущества, так и недостатки. Сильные стороны — мобильность и эффективность, относительная дешевизна, возможность высокой степени автоматизации, а слабые стороны — короткое время полета, зависимость от погодных условий, некоторые нерешенные задачи управления и обработки данных. В статье рассматриваются возможности использования интеллектуальных беспилотных технологий на базе БПЛА для решения задач мониторинга городской среды мегаполисов Казахстана. Также рассматривается возможность расширения возможностей применения этих технологий в области мониторинга окружающей среды, мониторинга опасных геологических процессов, технических сооружений и транспортных средств. Кроме того, обсуждаются технологические и экономические вопросы, а также необходимые технологии обработки данных. Экономический эффект от использования IUAVT в упомянутых сферах применения оценивается в 70-200 млн долларов, но требует решения комплекса задач обработки данных, контроля и технических проблем.
4. P. Sedlacek, M Ospanova, M Yelis. Sensitivity analysis of MVL Systems by the Logic Derivatives of MVL Functions //CERes Journal.- 2021.- Vol.6.- Issue 2.- 2020. P.1-7 — http://ceres-journal.