Файл: Разновидности интеллектуальных информационных систем (Интеллектуальные системы и технологии).pdf

Над созданием искусственной самообучающейся, то есть в нашем случае – меняющей схему своих цепей структуры бьются ученые всего мира. Весной этого года исследователи из Японии и США выступили с докладом, в котором рассказали о своих успехах в области создания органической молекулярной схемы, способной к саморазвитию. По словам ученых, созданный на основе их разработки компьютер может обрабатывать не одну, а свыше трехсот операций одновременно. Такой компьютер действует по совершенно новым алгоритмам и может решать сложные задачи, связанные с прогнозированием различных процессов [8].

Производители микросхем активно осваивают технологию 22 нм, а ученые в лабораториях заявляют, что при таких размерах элементы схем можно интегрировать в живую клетку. Средние размеры клетки человека – около 10 кв. микронов, так что в нее теоретически можно встроить до 2000 транзисторов, а это сопоставимо с параметрами процессоров первых персональных компьютеров. Ученые из Барселоны впервые собрали кремниевый процессор внутри отдельной клетки, используя различные технологии – липофекцию, фагоцитоз, микроинъекции. После операции клетки, в которые поместили процессоры, оставались живыми и, что наиболее важно, ученые смогли запустить процессор и использовать его, как датчик процессов, происходящих внутри клетки. Таким образом, в наших руках оказывается ключ к созданию электронной системы диагностики всех происходящих в живом организме процессов.

Университеты всего мира пишут, что их ученым удалось сделать очередной шаг на пути к разработке технологии массового производства наноустройств. Однако очевидно, что между современными лабораторными технологиями создания сложных трехмерных наноструктур и коммерциализацией лежит пропасть. В настоящее время в основном применяется метод оптической литографии, однако этот процесс сложен и имеет предельный барьер масштаба – 10 нм.

В июне 2012 года сингапурские ученые продемонстрировали совершенно новый метод создания полевых транзисторов и отдельных нанопроводов: электронный луч сканирует основу и наносит на нее металл или изолятор, создавая электронный элемент. Этот метод позволяет создавать наноустройства более точно, чем метод литографии и при этом он значительно быстрей и дешевле, что позволяет предположить, что именно он может быть взят на вооружение будущими производителями наноэлектроники [26].

Нанотехнологии нашли применение в такой интересной области исследований как искусственный фотосинтез. Целью ученых является создание материала, который бы использовал энергию света для того, чтобы разлагать воду на кислород и водород, так как последний можно использовать в качестве топлива. Ученые из университета Калифорнии и университета Сага в Японии разработали такой материал, имитирующий структуру листа. Листки материала, в основном состоящего из оксида титана копируют все поры, выступы и канальцы, которые можно видеть на живом листе под микроскопом, а вместо хлорофилла применяется искусственный катализатор. Опыты показали, что такой «искусственный лист» достаточно эффективно разлагает воду на кислород и водород. Перспективы такого направления трудно переоценить, ведь в наших руках может оказаться ключ к почти безграничным запасам экологически чистого топлива [24].

В качестве последней разработки, приковавшей внимание хочется отметить создание устройства, преобразующего механическую энергию тела, и акустические колебания в электричество для подпитки мобильных устройств. В основе нового элемента лежат пьезоэлектрические волокна состоящие из органических нановолокон цирконат-титаната свинца, помещенных на пластинах из силиконового каучука. При сгибании или скручивании пластин вырабатывается электричество, превращая механическую энергию в электрическую. Применение данной технологии безгранично –обувь, вырабатывающая энергию при ходьбе для питания гаджетов, микрохирургические устройства, которые заряжаются от движений, и даже электрокардиостимуляторы, в которых используется новый материал вместо традиционных батарей – вот лишь несколько примеров использования нового наноустройства.

Наибольшим вниманием у ученых пользовались изыскания в области разработки искусственного мозга, компьютерной системы нового типа, имитирующей живую нейронную сеть. В то же время очевидными являются усилия многих лабораторий приблизить теоретические разработки к массовому производству, коммерциализации новых проектов.

3.3. Обзор разработок по натотехнологиям

В настоящее нанороботы в научно- стадии . Некоторыми утверждается, что уже некоторые нанороботов. компонентов и непосредственно посвящен ряд научных .

Однако, планы по медицинских , которые впрыскиваться в и выполнять беспроводной на наноуровне. нанороботы не быть в ходе копирования, так как это приведет к ошибок при , которые снизить наноустройства и выполнение задач. этого планируется на специализированных нанофабриках [25].

полезное наномашин, они появятся, в медицинских , где они могут использованы для и уничтожения клеток. они могут токсичные вещества в среде и уровень их .

Возможные применения [16]:

− ранняя рака и доставка в раковые ;

− биомедицинский ;

− хирургия;

− ;

− мониторинг диабетом;

− посредством сборки устройства из молекул по его ;

− военное в качестве наблюдения и , а также в оружия. возможности нанороботов в оружия в некоторых произведениях ( 2: Судный , День, остановилась (фильм, Бросок );

− космические и разработки (, зонды фон ).

Так как основная наноробота – по кровеносной человека, то он иметь навигационную . Устройству иметь типов сенсоров для окружающей , навигации, и работы с молекулами .

В идеальном , это устройство способно "" поврежденные , ткани; диагностику и раковых и картографировать сосуды; анализ ДНК с ее корректировкой; бактерии, , и т.п. Максимальный устройства не превышать 13 микрона ( двигательных ). Ниже на представлен вид , выполненного из (рисунок 8).

Рисунок 8 – Медицинский наноробот общего применения из алмаза

Электромагнитные волны, которые смогут распространяться в теле человека не затухая, будут по длине волны сравнимы с нанороботом. Поэтому приемно-передающие антенны будут иметь вид диполей, выступающих за пределы корпуса. Наноманипуляторы, механические захваты и жгутики должны быть телескопическими, и при необходимости должны складываться в корпус робота для того, чтобы робот смог лучше передвигаться в кровеносном русле. Иммунная система, в основном, реагирует на «чужеродные» поверхности. Размер наноробота также играет важную роль при этом, так же как и мобильность устройства, шероховатость поверхности и ее подвижность. Ряд проделанных экспериментов подтвердил, что гладкие алмазоидные структуры вызывают меньшую активность лейкоцитов и меньше адсорбируют фибриноген.

Поэтому кажется разумным надеяться, что такое алмазоидное покрытие («организованное», т.е. нанесенное атом-за-атомом, с нанометровой гладкостью), будет иметь очень низкую биологическую активность. Благодаря очень высокой поверхностной энергии алмазоидной поверхности и сильной ее гидрофобности, внешняя оболочка роботов будет полностью химически инертна. Для такого наноробота, можно будет использовать нанокомпьютер, производящий ~106-109 операций в секунду для исполнения своей работы. Это на 4-7 порядков меньше вычислительной мощности человеческого мозга, составляющей ~1013 операций в секунду. Так что этот наноробот не будет обладать искусственным интеллектом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

систем интеллекта, с решением проблем. На создания ИИ это и ресурсов, и знания в области, а проблема это сделать, и другие проблемы.

интеллект в время научным , связанным с моделированием интеллектуальных .

Системы интеллекта используются для способности системы задачи, интеллекту , например, логического и обучения.

задача, решения заранее не или же данные может отнесена к области ИИ.

Системы, программы, выполняющие действия по решению задачи можно отнести к ИИ, если результат их деятельности аналогичен результату человека при решении той же задачи. Поэтому к ИИ можно отнести целый ряд программных средств: системы распознавания текста, автоматизированного проектирования, самообучающиеся программы и др. Но не только поэтому, а еще и потому, что они работают по сходным принципам с человеком.

Есть два основных перспективных направления в исследовании ИИ. Первое заключается в приближении систем ИИ к принципам человеческого мышления. Второе заключается в создании ИИ, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Башмаков И.А., Польгун М.Б., Остроух А.В. Оптимизация параметров процессов // Автоматизация и управление в технических системах. – 2013. – № 4.2. – С. 189-198. DOI: 10.12731/2306-1561-2013-4-39.
2. Горбачев С. В. Нейро-нечеткие методы в интеллектуальных системах обработки и анализа многомерной информации. Томск: ТГУ, 2014. 442 с.
3. Данчук К.А. Автоматизированные информационные системы на автотранспортном предприятии / К.А. Данчук, А.Б. Львова, С.А. Порфирьева, А.В. Остроух, П.С. Якунин // В мире научных открытий. – 2012. – №2.6 (27). – С. 34-38.
4. Евменов В. П. Интеллектуальные системы управления. М.: ЛИБРО-КОМ, 2009. 304 с
5. Ефименко Д.Б. Использование программного обеспечения радионавигационных диспетчерских систем для транспортного обслуживания специальных объектов нефтедобывающих компаний / Д.Б. Ефименко, А.В. Остроух, А.Б. Николаев, А.Р. Исмаилов // Автотранспортное предприятие. – 2012. – №2. – С. 42-44.
6. Иванов В. М. Интеллектуальные системы. Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2015. 92 с.
7. Интеллектуальные информационные системы. Пенза: ПензГТУ, 2012. 94 с.
8. Кораблев Ю. А., Шестопалов М. Ю., Халиков М. И. Интеллектуальные технологии в системах управления и диагностики: учебное пособие. СПб.: СПбГЛТУ, 2012. 112 с.
9. Круглов А.М. Актуализация сведений о данных информационной системы средствами активного словаря-справочника данных / А.М. Круглов, А.В. Будихин, Д.А. Буров, А.В. Остроух // Научный вестник МГТУ ГА. Серия Аэромеханика и прочность. – 2007. – №119 (9). – С. 166-171.
10. Ле К.Х., Суркова Н.Е., Остроух А.В. Генетические алгоритмы в задачах рациональной организации информационно- вычислительных процессов сетей // Автоматизация и управление в технических системах. – 2014. – №4 (12). – С. 82-99. DOI: 10.12731/2306-1561-2014-4-9.
11. Николаев А.Б. Информационные технологии в менеджменте и транспортной логистике: учебное пособие / А.Б. Николаев, А.В. Остроух. – Saint-Louis, MO, USA: Publishing House Science and Innovation Center, 2013. – 254 с. – ISBN 978-0-615-67110-9.
12. Омар М., Омар Ф., Исмоилов М.И., Остроух А.В. Применение систем распознавания образов в различных предметных областях // Автоматизация и управление в технических системах. – 2014. – №4 (12). – С. 32-47. DOI: 10.12731/2306-1561-2014-4-4.
13. Остроух А.В. Интеллектуальные системы / А.В. Остроух. – Красноярск: Научно-инновационный центр, 2015. – 110 с. ISBN 978-5-906314-34-5.
14. Остроух А.В. Основы построения систем искусственного интеллекта для промышленных и строительных предприятий: монография / А.В. Остроух. – М.: ООО «Техполиграфцентр», 2008. – 280 с. – ISBN 978-5-94385-033-2.
15. Остроух А.В. Автоматизация транспортировки продукции / А.В. Остроух, Н.Г. Куфтинова – Saarbrucken, Germany: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011. – 146 p. – ISBN 978-3-8454-1089-0.
16. Павлов С. Н. Системы искусственного интеллекта. В 2-х частях.Томск: Эль Контент, 2011. Ч. 2. 194 c.
17. Пшеничный Д.А. Анализ параметров и сравнение СУБД для реализации информационного обеспечения промышленного предприятия / Д.А. Пшеничный, А.В. Будихин, А.В. Остроух // Промышленные АСУ и контроллеры. – 2010. – №12. – С. 7-11.
18. Помазанов А.В. Методика оптимизации баз данных / А.В. Помазанов, А.И. Белоусова, А.О. Васильева, А.В. Остроух // В мире научных открытий. Серия «Проблемы науки и образования». – 2012. – №12. – С.49-54.
19. Рапопорт Г. Н., Герц А. Г. Биологический и искусственный разум. М.: URSS: ЛЕНАНД, 2015. Ч. 3. 225 с.
20. Санжапов Б. Х., Н. В. Буханцева Н. В. Интеллектуальные информаци-онные системы: от простого к сложному // Интернет-вестник ВолгГАСУ. Сер.: Строит. информатика. 2013. Вып. 9 (26). С. 1-6.
21. Станкевич, Л. А. Интеллектуальные системы и технологии : учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / Л. А. Станкевич. — М. : Издательство Юрайт, 2018. — 397 с. — (Серия : Бакалавр и магистр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-02126-4.
22. Суркова Н.Е. Методы проектирования информационных систем / Н.Е. Суркова, А.В. Остроух – М.: РосНОУ, 2004. – 144 с. – ISBN 5-89789-021-8.
23. Терентьев Д.И., Николаев А.Б., Остроух А.В. Исследование дисковых массивов RAID по параметрам надежности и быстродействия // Международный журнал экспериментального образования. – 2015. – № 3-3. – С. 423-427.
24. Усачев Ю. Е. Интеллектуальные информационные системы. Пенза: ПензГТУ, 2014. 80 с.
25. Финн В. К. Искусственный интеллект: методология, применения, фи-лософия = Artificial intelligence: methodology, applications, philosophy / науч. Ред. М. А. Михеенкова. М.: КРАСАНД, 2011. 447 c.
26. Чувиков Д.А., Феоктистов В.П., Остроух А.В. Исследование 3D форматов хранения данных в интеллектуальных системах виртуальной реальности // Международный журнал экспериментального образования. – 2015. – № 3-3. – С. 416-420.