Интенсиональные логики, временные, многоагентные и их использование в информатике, и верификации информации в искусственном интеллекте (РНФ-97/КФ-999)

Название НИОКТР	Интенсиональные логики, временные, многоагентные и их использование в информатике, и верификации информации в искусственном интеллекте (РНФ-97/КФ-999)
Аннотация	Проект направлен на решения ряда научных проблем, имеющих фундаментальное и прикладное значение в областях неклассической логики, проектировании логических нейронных сетей и многоагентных систем. В проекте исследуются неклассические логические системы: временные и многомодальные логики с малоизученными на данный момент свойствами, такими как, нетранзитивные и антитранзитивные модели и мультиозначивание. Изучение таких логик лежит в русле современных исследований по неклассическим логикам, найденные техники могут быть использованы для широкого класса логик. Исследуемые логики обладают такими выразительными свойствами, как возможность обработки неполной и противоречивой информации, с которой в настоящее время системы искусственного интеллекта справляются плохо. Поэтому теоремы и правила вывода таких логик можно применять при проектировании систем нейро-символического ИИ, в которых обработка недостаточной информации очень важна, например, в логических нейронных сетях, а также мультиагентных системах, использующих такие сети. В настоящее время нейро-символический ИИ использует архитектуру нейронных сетей с глубоким обучением и сочетает их с методами математической логики. Первой парадигмой ИИ был символический ИИ, в основе которого лежит символическое представление задач и логический вывод. Затем на смену символического ИИ пришел статистический ИИ, с помощью которого были решены задач и, которые были не под силу первой парадигме: распознавание изображений, речи, текста и т.д. Объединив символический и статистический ИИ можно повысить эффективность нейронных сетей. При решении задач можно уменьшить объем обучающих данных и время обучения, .контролировать действия нейронных сетей, что позволит создавать безопасный и контролируемый ИИ. Поэтому исследование логических систем оказывается перспективным направлением в области проектирования систем нейро-символического ИИ. В нашем проекте мы с помощью некоторых классов временных многомодальных логик приведем формулы и правила вывода, которые можно использовать при проектировании логических нейронных сетей. Логические инструменты работы с неполной информацией будут предложены во временных логиках с моделями с нетранзитивными отношениями, при этом нетранзитивность интерпретируется как наличие фрагментов потерянной информации, не полученной из прошлого. Инструменты работы с противоречивой информация будут даны в логиках с мультиозначенными моделями, где могут быть истинны формулы, которые при традиционном означивании не могут быть одновременно выполнимы в одной модели. Другим относительно новым способом описания неполной и противоречивой информации могут стать таблично допустимые правила. Современные системы ИИ могут быть описаны с точки зрения разных логик. Нахождение таких правил вывода позволит усовершенствовать извлекаемую из известных данных информацию. Научная новизна проекта будет заключаться в следующем. -- в исследовании временных многомодальных логик с нетранзитивными моделями с мультиозначиванием. Особое внимание будет уделено нахождению алгоритмов, развитию теорий унификации и допустимых правил вывода, Разрешимости в нетранзитивных временных многомодальных логиках с мультиозначиванием, -- в построении временных многомодальных логик для моделирования выводов в логических нейронных сетях или мультиагентной среде с неполной информацией с помощью нетранзитивных моделей с мультиозначиванием. Мультиозначивание - это новый подход для моделирования знаний, рассуждений агентов в мультиагентной системе и предлагающий новые средства для построения таких рассуждений. Особое внимание будет уделено развитию теорий унификации и допустимых и истинных правил вывода, разрешимости в широком классе многомодальных логик. -- в исследовании правил вывода, допустимых сразу во всех логиках из некоторого класса логик, которые развивают и обобщают понятие допустимого правила. Также такие правила могут позволить извлекать новую информацию из данных, записанных в виде формул разных логик.
Доступ к ОКОГУ исполнителя	False
Количество связанных РИД	0
Количество завершенных ИКРБС	0
Сумма бюджета	3000.0
Дата начала	2025-04-21
Дата окончания	2026-12-31
Номер контракта	25-21-20011
Дата контракта	2025-05-21
Количество отчетов	2
УДК	2;141.45
Количество просмотров	21
Руководитель работы	Рыбаков Владимир Владимирович
Руководитель организации	Румянцев Максим Валерьевич
Исполнитель	ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
Заказчик	Российский научный фонд
Федеральная программа	Отсутствует
Госпрограмма	—
Основание НИОКТР	Грант
Последний статус	2025-08-12 13:58:05 UTC, 2025-08-12 13:58:05 UTC
ОКПД	Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области компьютерных наук и информационных технологий
Отраслевой сегмент	—
Минздрав	—
Межгосударственная целевая программа	—
Ключевые слова	Мультиагентные системы; Вычислительная сложность; Логические нейронные сети; Представление знаний; Допустимые и глобально допустимые правила вывода; Правила вывода; Разрешающие алгоритмы; Мультиагентные и временные логики; Многомодальные логики; Неклассические логики
Соисполнители	—
Типы НИОКТР	Фундаментальное исследование
Приоритетные направления	—
Критические технологии	—
Рубрикатор	27.03.02 - Общие проблемы математической логики и основания математики
OECD	—
OESR	Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8)
Приоритеты научно-технического развития	Отсутствует
Регистрационные номера	—