Использование понятия «типовой процесс» в системах машинного обучения и искусственного интеллекта
Аннотация
Типовые процессы являются фундаментальным инвариантом многих естественных и искусственных систем. Целью типового процесса является поддержание гомеостаза в системе. Применение концепции типового процесса и семантической аномалии в системах машинного обучения и искусственного интеллекта, в первую очередь систем реального времени, например, сейсмомониторинга, позволит избежать больших вычислений и непредсказуемых результатов, характерных для систем с глубоким обучением. При всей интуитивной очевидности понятие типового процесса и семантической аномалии (по В.К. Сарьяну) трудноформализуемо. Предлагается использование математического аппарата теории возмущений и быстро-медленных динамических систем, медленные переменные интерпретируются как семантические. Рассматривается пример задачи машинного обучения с учителем – вхождение нового объекта в систему, воспроизводящую агрегированный типовой процесс. Система – это в данном случае информационно-управленческая сеть с тремя поколениями объектов (в роли учителя выступает центральный объект сети). Агрегированный типовой процесс – это иерархия взаимосвязанных типовых процессов, воспроизводящихся с частотами, находящимися примерно в рациональном отношении. Агрегирование типовых процессов может быть задано алгебраически, например, групповой операцией. В этом случае нужно рассматривать действие группы на семантическом пространстве. Возможный инструмент моделирования изменения типового процесса под воздействием внешней среды предлагается моделировать при помощи траекторий-уток с использованием склеивающей функции для устойчивого и неустойчивого инвариантных многообразий. Для решения задач управления типовыми процессами в автоматических системах предлагается математический аппарат трубок траекторий Куржанского и схема предиктор-корректор, в данной ситуации имеющая определённый физический смысл: корректирующее воздействие осуществляется центральным объектом локальной сети. В системах искусственного интеллекта потребуется моделирование иерархий типовых процессов, что является нетривиальной математической задачей.
Литература
[2] Suggested Citation: Butenko V., Nazarenko A., Sarian V., Suschenko N. Issues affecting the evalution of the beneficial effect of new technologies and ways to solve these issues. In: 23rd European Regional Conference of the International Telecommunication Society, Vienna, Austria, 1-4 July 2012. ITS, Wien, 2012. Available at: https://www.econstor.eu/handle/10419/60398 (accessed 02.08.2019). (In Eng.)
[3] Y.2239: Requirements for Information Control Networks and related application. Series Y: Global Information Infrastructure, Internet Protocol Aspects and Next-generation Networks Next Generation Networks – Service Aspects: Service Capabilities and Service Architecture, ITU-T, 2015. Available at: https://www.itu.int/rec/T-REC-Y.2239-201602-I/en (accessed 02.08.2019). (In Eng.)
[4] Sarian V.K. A new way of structuring data transmission networks. Trudy NIIR. 2001; 41-49. (In Russ.)
[5] Sarian V.K. Model of information interaction of objects in data transmission networks. Trudy NIIR. 2001; 50-55. (In Russ.)
[6] Sarian V., Nazarenko A., Levashov V.K., Salomatina E.V. Influence of the development of infocommunication technologies (ICT) on security in the economic and social sphere and the sphere of public process management. In: Analysis, modeling, management, development of socio-economic systems. Proceedings of the XI International School-Symposium AMUR-2017, Publishing House of IP Kornienko A.A., 2017, pp. 361-364. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=32411752 (accessed 02.08.2019). (In Russ.)
[7] Nazarenko A., Sarian V. Internet of Things Technology - A Powerful Catalyst Functioning Single Digital Space. Trudy NIIR. 2016; 4:16-20. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=29334919 (accessed 02.08.2019). (In Russ., abstract in Eng.)
[8] Nazarenko A., Sarian V. Using the Internet of Things to Radically Reduce the Risk of Losses in Emergencies. In: Information Society Technologies. Proceedings of the XIII International Industrial Scientific and Technical Conference. Media Publisher, Moscow, 2019, vol. 2, pp. 66-68. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=39228401 (accessed 02.08.2019). (In Russ.)
[9] Sarian V., Nazarenko A. Draft Recommendation Y.IoT-GP-Reqts “Requirements for an IoT enabled network to support applications for global processes of the Earth” - output of Q2/20 meeting. Geneva, 25 July-5 August 2016. ITU-R, Y3777, 2016. (In Eng.)
[10] Nazarenko A.P., Sarian V.K., Lutokhin A.S. Using of Flying Internet of Things Before, During and after Critical Stage of a Disaster. Electrosvyaz. 2015; 7:12-15. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=23805308 (accessed 02.08.2019). (In Russ., abstract in Eng.)
[11] Sarian V.K., Rusakov A.A., Dubnov D.V. Typical processes in physics and mathematics. In: Mozharova T.N. (ed). Proceedings of the V Scientific-practical Conference with International Participation "Modern problems of physical and mathematical sciences" (SPFMN- 2019). Oryol State University named after I.S. Turgenev, Oryol, 2019, pp. 236-238. Available at: https://phys-math.ru/_media/conf2019/spfmn-2019-sbornik.pdf (accessed 02.08.2019). (In Russ.)
[12] Sarian V.K., Dubnov D.V. Interference immunity of typical information processes in mass data networks. Statement of a question. Trudy NIIR. 2007; 2:86-92. (In Russ.)
[13] Novickij V.V., Gol’dberg E.D., Urazova O.I. Patofiziologiya [Pathophysiology]. 4 ed., GEOTAR- Media, Moscow, 2012. (In Russ.)
[14] Wassermen F.D. Neural Computing: Theory and Practice. Coriolis Group, First Edition, 1989. (In Eng.)
[15] Shishkova M.A. Examination of a system of differential equations with a small parameter in the highest derivatives. Doklady Akademii Nauk SSSR. 1973; 209(3):576-579. Available at: http://www.mathnet.ru/links/6e388c3b1b29e16296f39409af10a583/dan37550.pdf (accessed 02.08.2019). (In Russ., abstract in Eng.)
[16] Neystadt AI. Asymptotic study of the loss of stability of equilibrium during the slow passage of a pair of eigenvalues through the imaginary axis. Uspekhi Matematicheskikh Nauk = Russian Mathematical Surveys. 1985; 40(5):300-301. (In Russ.)
[17] Simonova T.V. Slow Integral Manifolds with a Change of Stability. Vestnik of Samara University. Natural Science Series. 2012; 6:49-57. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=18248710 (accessed 02.08.2019). (In Russ., abstract in Eng.)
[18] Kurzhanski A. B., Vályi I. Ellipsoidal techniques for dynamic systems: The problems of control synthesis. Dynamics and Control. 1991; 1(4):357-378. (In Eng.) DOI: 10.1007/BF02169766
[19] Camacho E.F., Bordons Alba C. Model Predictive Control. Advanced Textbooks in Control and Signal Processing. Springer-Verlag London, 2007, 405 pp. (In Eng.) DOI: 10.1007/978-0-85729-398-5
[20] Nikolaou M. Model predictive controllers: A critical synthesis of theory and industrial needs. Advances in Chemical Engineering. 2000; 26:131-204. (In Eng.) DOI: 10.1016/S0065-2377(01)26003-7
[21] Lucia S., Finkler T., Engell S. Multi-stage nonlinear model predictive control applied to a semi-batch polymerization reactor under uncertainty. Journal of Process Control. 2013; 23(9):1306-1319. (In Eng.) DOI: 10.1016/j.jprocont.2013.08.008
[22] Golodova E.S., Shchepakina E.A Estimation of Delayed Loss of Stability in Differential Equations with Canards. Vestnik of Samara University. Natural Science Series. 2013; 3(104):12-24. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=19062477 (accessed 02.08.2019). (In Russ., abstract in Eng.)
[23] Sobolev V.A., Shchepakina E.A. Duck trajectories in a problem of combustion theory. Differential Equations. 1996; 32(9):1177-1186. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=13231308 (In Eng.)
[24] Troshkina E.V. Canard Curves in the Dynamic Model of Forest Insect Pests. Vestnik of Samara University. Natural Science Series. 2013; 9-2(110):215-220. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=21288624 (accessed 02.08.2019). (In Russ., abstract in Eng.)
[25] Chekharin E.E. Big Data: Big Problems. Perspectives of Science and Education. 2016; 3(21):7-11. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=26286829 (accessed 02.08.2019). (In Russ., abstract in Eng.)
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
