Лаборатория 4.2. Информационно-телекоммуникационных технологий исследования техногенной безопасности
Основные направления исследований лаборатории:
- развитие научно-методических основ информатизации и автоматизации исследований мультидисциплинарных проблем техногенной и природной безопасности;
- разработка информационных технологий автоматизированного создания систем научных исследований, использующих методы искусственного интеллекта и имитационного моделирования.
Важнейшие научные результаты:
Принцип самоорганизации алгоритма обоснования свойств безопасности и приемлемого риска техногенных катастроф. Новизна принципа самоорганизации основана на использовании метапродукций и продукций, формирующих совокупность требуемых задач и соответствующих экспертных систем и вычислительных модулей для их решения. Алгоритм самоорганизации, с помощью метапродукций, определяет предметную область и некоторую последовательность процесса обработки информации. Непосредственное решение задач осуществляется с помощью продукций. Алгоритм самоорганизации обеспечивает автоматическое/автоматизированное формирование интеллектуальной программной системы.
Методы картирования риска лесных пожаров на территории Иркутской области на основе прецедентного подхода, алгоритмов машинного обучения Random Forest и данных о метеорологических и социальных факторах, рельефе и растительности региона. С помощью алгоритмов был произведен анализ данных о лесных пожарах в Иркутской области за период с 2017 по 2020 гг., факторов, вызывающих лесные пожары, а также оценка риска на основе отдельных лесных массивов в виде картирования пожарной опасности.
Информационная технология создания интеллектуальных систем с декларативными базами знаний в форме логических правил и прецедентов. Технология переопределяет и специализирует принципы модельно-управляемого подхода, а именно: модели, метамодели схемы метемоделирования и трансформаций в контексте создания баз знаний определенного вида. Включает использование авторских языков и нотаций: проблемно-ориентированного декларативного языка описания модельных трансформаций (TMRL, Transformation Model Representation Language); визуальной проблемно-ориентированной нотации для моделирования знаний в виде логических правил (RVML, Rule Visual Modeling Language); оригинального программно-алгоритмического обеспечения. Технология направлена на решение проблемы повышения эффективности и качества (технологичности) разработки компонентов проблемно-ориентированных систем искусственного интеллекта (включая базы знаний и классические экспертные системы).
Программно-алгоритмическое обеспечение для семантического аннотирования (интерпретации) табличных данных в форме электронных реляционных таблиц и создания предметных графов. Обеспечение позволяет решать основные задачи семантической интерпретации таблиц: аннотирование ячеек, столбцов и отношений между столбцами, при этом используются оригинальные эвристики, техники векторных представлений слов и сущностей, а также глубокие нейросетевые модели. Алгоритмы и программы использованы при решении задач создания предметных графов знаний в области диагностирования нефтехимического оборудования и анализа рынка труда Иркутской области.
