| Аннотация |
Цель: разработка и научное обоснование модельно-алгоритмических решений на основе технологий искусственного интеллекта, направленных на повышение отказоустойчивости киберфизических систем при мониторинге техногенного воздействия на окружающую среду. Проект ориентирован на формализацию и интеграцию дополнительных контуров управления и обратных связей, включая взаимодействие с естественными экосистемами, с использованием мультиагентных подходов и алгоритмов роевого интеллекта. Достижение поставленной цели позволит обеспечить устойчивость, адаптивность и надежность функционирования глобальных КФС в условиях усложняющейся антропогенной нагрузки и климатических изменений.
Задачи: в условиях проектирования экологически чистой КФС, поддерживающей сокращение углеродного следа и декарбонизацию за счет интеграции различных факторов экологических затрат и сигналов в контуры управления, предлагается внедрение технологии роевого интеллекта и формирования мультиагентной системы. В качестве моделируемых агентов выступают искусственные частицы (mote), смешиваемые с отводимые дымовыми газами и в дальнейшем распространяемые в атмосферу. Уровень технологий на сегодняшний день позволяет опираться на технические решения, способные эквивалентировать устройства под общей технологией Smart Dust (Умная пыль – самоорганизующиеся устройства (mote), обменивающиеся беспроводными сигналами и работающие как мультиагентная система). Таким образом, основной исследовательский акцент смещается в сторону задачи моделирования алгоритмов принятия решения (управления) мультиагентной системой с применением геопространственных данных. Масштаб данной задачи оценивается в возможности исследования формируемой мультиагентной системы при различных граничных условиях, которые, в том числе, определяются контурами управления естественными процессами. Во-первых, это технологический процесс отвода дымовых газов и взвешенных частиц тепловых электростанций. Закладываемые принципы технологии применения мультиагентной системы позволяют рассматривать её, как измерительный комплекс, способный моделировать градиент значений параметров технологического процесса, непрерывно на всем участке движения и распространения (посева) искусственных частиц. Разработка сопутствующих алгоритмов принятия решения (управления) подобной мультиагентной системой позволит повысить достоверность данных о ходе технологического процесса для последующего формирования серии управляющих воздействий на физические процессы исследуемой КФС. Во-вторых, это непосредственная эмиссия в атмосферу и распространение в окружающей среде. В качестве агентов моделируемой мультиагентной системы рассматриваются искусственные частицы (mote), которые по весу и характеристикам эквивалентные частицам сажи (пыли), что позволяет учитывать их весовые характеристики в модели, как свободно распространяемые восходящими тепловыми потоками агенты с последующим отклонением и осаждением на поверхность. Наличие сопутствующих алгоритмов принятия решения (управления) подобной мультиагентной системой позволит дать характеристику роя и межмашинного взаимодействия частиц – M2M, повысить избыточность данных о поведении частиц. В целом, моделирование различных сценариев поведения роя позволит кластеризовать осаждаемые частицы на отдельные домены, что в дальнейшем позволит построить характеристику насыщения частицами ландшафта экосистемы, в частности, для оценки способности секвестрации углеродсодержащих соединений лесными насаждениями или оценки планировочных решений размещения карбоновых ферм. В-третьих, это применение методологии сравнительного анализа деятельности и эффективности сложных территориально распределенных КФС. Рассматривая ТЭЦ в качестве источника антропогенной эмиссии с возможностью модельного анализа характеристик эмиссии, становится возможным построить модель сравнительной эффективности с другими источниками антропогенной эмиссии, действующими в границах одного территориального образования.
Таким образом, формируемые задачи в рамках проблемы имеют комплексный эффект: повышение достоверности данных о ходе технологического процесса, оценка воздействия на окружающую среду, сравнительный анализ источников антропогенной эмиссии.
Научная новизна: Заявленное научное исследование носит проактивный характер и направлено на формирование модельно-алгоритмического обеспечения перспективной мультиагентной технологии. Научная новизна исследования состоит в получении методологических подходов в управлении / принятии решения роем – роевый интеллект, как развитие раздела теории искусственного интеллекта; также в обосновании решения частных теоретических и модельно-практических задач, связанных с формированием мультиконтурной киберфизической системы при мониторинге ее техногенного воздействия на окружающую среду. На данном этапе развития технологий модельная абстракция роя выражена группой частиц без активной управляющей способности (функции), т.е. распространение роя рассматривается сопровождением физическими процессами (газообмен, конвекционные потоки и т.д.). Это позволит исследовать коммуникационные технологии частиц роя в формате один к одному, один ко многим, многие ко многим, формализовать методы и алгоритмы межмашинного взаимодействия частиц с выработкой сценариев поведения частиц и роя в целом, а также алгоритмов управления / принятия решения в отношении достоверности получаемой и передаваемой избыточной информации о ходе технологического процесса.
На основе модели взаимодействия частиц будет разработана методика оценки распространения / посева частиц в ландшафте окружающей среды объекта – источника эмиссии (земли, леса, поля, водные объекты, населенные пункты и т.д.). Различные сценарии распространения частиц позволят создать модельно-эмпирическую основу оценки планировочных решений по размещению объектов компенсационной инфраструктуры (карбоновые полигоны, карбоновые фермы, тепличные хозяйства, системы класса Carbon Engineering для непосредственной очистки воздуха и т.д.). Понимание меры антропогенного воздействия объектов эмиссии с учетом компенсационных мер, позволит реализовать методологическую модификацию алгоритма сравнительной экономической эффективности объекта в пользу экологической эффективности наряду с другими источниками антропогенной эмиссии. Таким образом, научная новизна исследования заключается в комплексном изучении и применении алгоритмов (подходов) мультиагентных систем и технологий роевого интеллекта в управлении физическими, вычислительными и естественными процессами в масштабе глобальных киберфизических систем, ориентированных на сокращение углеродного следа.
Основное содержание работы и ожидаемые результаты:
В первый год реализации проекта планируется сформировать программную модель роя частиц, представляемую как единый контролируемый объект, основанный на технологии межмашинного взаимодействия и роевого интеллекта, а также разработать основанную на рое мультиагентную систему, рассматриваемую как измерительный комплекс, способный моделировать градиент значений параметров технологического процесса КФС непрерывно на всем участке движения и распространения частиц.
План работ первого года и конкретные результаты:
1. Анализ технологических решений и уровней готовности объектов класса «Smart Dust» и формирование требований к модельной абстракции частицы «Умная пыль».
Результат: модельная спецификация и атрибутивные признаки частиц «Умная пыль».
2. Изучение возможности модельной группы частиц без активной способности / функции управлять перемещением, т.е. менять собственное положение в пространстве, формировать рой, распространяемый / сопровождаемый физическими процессами (газообмен, конвекционные потоки и т.д.).
Результат: формализованная модельная абстракция (программная модель) роя частиц, представляющая единый контролируемый объект.
3. Исследование коммуникационных технологий частиц роя в формате один к одному, один ко многим, многие ко многим.
Результат: формализованный метод межмашинного взаимодействия частиц с серией сценариев поведения частиц и роя в целом (роевый интеллект).
4. Изучение принципов формирования градиента значений параметров технологического процесса отвода дымовых газов тепловых электростанций роем частиц, как единым контролируемым (измерительным) объектом.
Результат: программная модель мультиагентной системы, рассматриваемая как измерительный комплекс, способный моделировать (эмулировать) градиент значений параметров технологического процесса, непрерывно на всем участке движения и распространения частиц.
5. Поиск и подбор научных изданий, индексируемых в реферативной базе данных Scopus (Web of Science Core Collection), Russian Science Citation Index. Подготовка, перевод и направление материалов публикаций по результатам работы в редакции научных изданий. Работа с рецензентами изданий.
Результат: публикации в научных изданиях, индексируемых в реферативной базе данных Scopus (Web of Science Core Collection, Russian Science Citation Index).
В качестве предлагаемых методов и подходов для получения заявленных результатов будет применены методы и подходы теории информации, отказоустойчивости программного обеспечения, теории искусственного интеллекта, моделирования, эквивалентирования и принцип тождественности, реляционной теории, теории систем и очередей (потоков), теории измерений, теории вероятностей.
Во второй год реализации проекта планируется сформировать модельно-алгоритмическую основу мультиагентной системы, направленную на повышение отказоустойчивости и предсказуемости замкнутых систем с взаимным влиянием физических процессов на вычислительные процессы и обратным влиянием вычислительных процессов на физические. Под замкнутыми системами понимаются киберфизические системы как класс систем с высокой интеграцией вычислительных и физических процессов, основанных на многоконтурном управлении и петлях обратной связи. Будут разработаны частные алгоритмы принятия решения роевого интеллекта, характеризующие жизненный цикл роя на этапе сопровождения «технологического процесса».
План работ второго года и конкретные результаты:
1. Изучение принципов повышения отказоустойчивости киберфизических систем путем развития модельно-алгоритмического обеспечения мультиагентной технологии в системе контуров управления вычислительных и физических процессов.
Результат: алгоритмы управления / принятия решения в отношении достоверности получаемой и передаваемой избыточной информации о ходе технологического процесса мультиагентной системы модельной петли обратной связи. Данный результат позволит оценить возможность формирования серии управляющих воздействий (построение трендов, выработка сигналов, алармов, сообщений) на физические процессы исследуемой киберфизической системы, для повышения качества регламентного течения технологического процесса.
2. Исследование этапов «жизненного цикла» роя и остаточного информационного потенциала элементов роя – частиц.
Результат: алгоритм принятия решения роевого интеллекта, обеспечивающий динамическое изменение функционала частицы (режима работы) при выполнении целевой задачи – сохранение максимального количества данных от других участников роя, при этом, исключая из роя агенты с аппаратными сбоями и выполняя балансировку ресурсов в соответствии с режимами работы агентов.
3. Отработка механизмов верификации алгоритмов управления / принятия решения в имитационной программной среде.
Результат: имитационная программная среда верификации алгоритмов управления / принятия решения мультиагентной системы.
4. Поиск и подбор научных изданий, индексируемых в реферативной базе данных Scopus (Web of Science Core Collection), Russian Science Citation Index. Подготовка, перевод и направление материалов публикаций по результатам работы в редакции научных изданий. Работа с рецензентами изданий.
Результат: публикации в научных изданиях, индексируемых в реферативной базе данных Scopus (Web of Science Core Collection), Russian Science Citation Index.
5. Подготовка диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук участником коллектива с последующим представлением в диссертационный совет.
Результат: защита диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук участником коллектива.
В качестве предлагаемых методов и подходов для получения заявленных результатов будет применены методы и подходы теории информации, отказоустойчивости программного обеспечения, верификации программного обеспечения, теории искусственного интеллекта, моделирования, теории систем, теории измерений, теории вероятностей.
В третий год реализации проекта планируется сформировать методическую оценку модельного распространения / посева частиц в ландшафте окружающей среды объекта – источника эмиссии (земли, леса, поля, водные объекты, населенные пункты и т.д.). Различные сценарии распространения частиц позволят создать модельно-эмпирическую основу оценки планировочных решений по размещению объектов компенсационной инфраструктуры (карбоновые полигоны, карбоновые фермы, тепличные хозяйства, системы класса Carbon Engineering для непосредственной очистки воздуха и т.д.).
План работ третьего года и конкретные результаты:
1. Разработка и исследование различных модельных сценариев распространения и осаждения частиц роя в ландшафте окружающей среды объекта – источника эмиссии.
Результат: имитационная программная среда моделирования сценариев распространения и осаждения частиц роя в ландшафте окружающей среды объекта – источника эмиссии.
2. Описание множества геопространственных объектов ландшафта окружающей среды на предмет обнаружения внутренней взаимосвязи, зависимости, закономерности, существующих между объектами.
Результат: методика кластеризации осаждаемых частиц на отдельные области / домены, для дальнейшего построения характеристики насыщения частицами ландшафта экосистемы.
3. Оценка меры антропогенного воздействия объектов эмиссии с учетом компенсационных мер, основанных на секвестрационных решениях углеродсодержащих соединений.
Результат: методологическая модификация алгоритма сравнительной экономической эффективности объекта эмиссии в пользу экологической эффективности наряду с другими источниками антропогенной эмиссии, как модельного контура в управлении физическими, вычислительными и естественными процессами в масштабе глобальных киберфизических систем, ориентированных на сокращение углеродного следа.
4. Поиск и подбор научных изданий, индексируемых в реферативной базе данных Scopus (Web of Science Core Collection), Russian Science Citation Index. Подготовка, перевод и направление материалов публикаций по результатам работы в редакции научных изданий. Работа с рецензентами изданий.
Результат: публикации в научных изданиях, индексируемых в реферативной базе данных Scopus (Web of Science Core Collection), Russian Science Citation Index.
В качестве предлагаемых методов и подходов для получения заявленных результатов будут применены методы и подходы теории информации, метод DEA сравнительной экономической эффективности, методология отказоустойчивости и верификации программного обеспечения, теории искусственного интеллекта, моделирования, теории систем, теории вероятностей, методы получения геопространственных данных, методы машинного обучения.
Возможные направления применения: современные тенденции развития киберфизических систем (КФС) в контексте мониторинга техногенного воздействия на окружающую среду обусловливают необходимость обеспечения высокой степени отказоустойчивости и автономности функционирования таких систем. В качестве одного из перспективных направлений выступает интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) в архитектуру КФС, что позволяет значительно расширить функциональные возможности мониторинга, диагностики и адаптивного управления в условиях неопределённости, высокой изменчивости параметров среды и потенциальных отказов компонентов. Одним из приоритетных направлений является разработка интеллектуальных методов анализа потоков данных, поступающих с распределённых сенсорных узлов, с целью оперативного выявления и классификации аномальных состояний, вызванных техногенными воздействиями. Методы машинного обучения и нейросетевые архитектуры позволяют не только осуществлять высокоточное распознавание паттернов загрязнения, но и реализовывать функции краткосрочного и среднесрочного прогнозирования изменения экологической обстановки. Особую научную значимость представляет исследование предиктивных моделей технического состояния элементов КФС, построенных с использованием алгоритмов ИИ, в том числе цифровых двойников. Эти модели обеспечивают возможность заблаговременного выявления деградации компонентов и оптимального планирования технического обслуживания, что существенно повышает общую надёжность и отказоустойчивость системы. Немаловажным аспектом является формализация и реализация алгоритмов интеллектуального управления, способных в автономном режиме адаптировать поведение КФС при возникновении отказов или разрушении связей между подсистемами. В данном контексте актуальными являются исследования в области самоорганизующихся распределённых архитектур, устойчивых к частичному выходу из строя сенсорных или исполнительных узлов. Отдельного внимания заслуживает направление, связанное с развитием интерпретируемого ИИ (Explainable AI, XAI), применимого в критически важных системах мониторинга, где прозрачность и обоснованность принимаемых решений является обязательным условием обеспечения доверия со стороны операторов и регулирующих органов.
|
