Исследования, проводимые в работе, направлены на разработку удаленно управляемых робототехнических комплексов. В работе в качестве прототипа, на котором отрабатываются представленные в статье экспериментальные решения, выступают необитаемый подводный аппарат и автономный безэкипажный катер. В числе основных задач, решаемых в работе данными аппаратами, являются: мониторинг и оценка среды; обнаружение объектов и препятствий; маневрирование; сближение с объектом. В статье рассматривается задача стыковки в виртуальной 3D среде, в процессе которой осуществляется построение изображений рабочего пространства подводного робототехнического комплекса. Предложены алгоритмы построения 3D изображений рабочего пространства робототехнического комплекса в решении задачи стыковки, основанные на применении методов машинного обучения, включающей поиск, планирование движений, маневрирование и управление робототехническими комплексами для синхронизации подводного необитаемого аппарата с автономным безэкипажным катером в условиях неформализованных выполняющих сред. Результаты работы показывают, что применение методов машинного обучения в решении данных задач позволяют повысить уровень автономности аппаратов.

Виртуальная трёхмерная среда максимальной приближенная к реальной физической на примере Выборгского залива с двумя робототехническими комплексами - БАС и БЭК

Исследование направленно на изучение вопросов и проблем, существующих при построении архитектуры интеллектуальной системы, способной приблизить нас к получению генома AI.

Говоря о создании динамических, интеллектуальных программных топологий, биоконцептов и систем, необходимо понимать, что архитектура и алгоритмы, которые предстоит разработать и заложить как базовый набор функций, позволят обеспечить создание благоприятной среды (прим.: экосистемы) для возможности формирования искусственного интеллекта и, в дальнейшем, генома AI.

Какие возможности нам дает способность абстрагирования программной оболочки от аппаратных энергообеспечивающих, вычислительных и приёмо-передающих (прим.: датчики, сенсоры «точки ввода») блоков?

В совокупном виде как часть «умной» системы, это позволит:
1. создать гибридный интерфейс AI основываясь на интегрированной «сети» физических объектов, обеспечив в свою очередь стабильное взаимодействия человека и машины в каждой сфере, создаваемой новой кибернетической экосистемы;

2. комплексировать, автономно существующую, масштабируемую модель – parent в виде фрейма моделирования, содержащего исходные данные вида семантической сети объекта и системы. Иными словами, модель, определяющую геном искусственного интеллекта.

Создание самоорганизующейся parent модели представляется через формирование системы управления поведением объекта, где под объектом понимается любой физический (прим.: в том числе биологический) объект, участвующий напрямую или опосредовано в экосистеме человека. При этом под управлением понимается:

На переходном, происходящим в настоящем, этапе эволюции в среду и процессы которого погружён человек, ключевыми объектами, определяющими вектор уклада данного этапа, а равно каждого последующего, выступают технологии. Перспективные технологии, формируют собой последовательный вектор развития, выраженный в массиве объектов: a. автоматизация и «углубленная» автоматизация; b. автономные системы; c. «интеллектуальные» системы; d. биосистемы; e. K-системы, включая kfs системы как производные.

Переходный этап эволюции является определяющим наиболее сложным в становлении порядка процессов, архитектуры систем, направляющего вектора развития экосистемы и человека как вида. Паритет постижения, имеет не большой, но сутевой перевес, скрытый тайной стороной возможностей, существующих технологий над научным умом. Процесс познания технологий на данном этапе не просто выявляет, а устанавливает набор проблем, определяющих собой местo человека как вида в дальнейшей экосистеме.

Концептуальной (прим.: выражающий собой фрейм проблематики) и наиболее сложной (прим.: краеугольной) представляется проблема осознания места и задач человека как вида в современном и последующем укладе экосистемы. Данный концепт наглядно выражен через проходящую эволюцию видов программно вычислительных систем от автоматических к автономным системaм с самоорганизующимися (прим.: «интеллектуальными») алгоритмами.

Правильное понимание и решение данной проблематики, требует ввести понятия о видах вычислительных систем, входящих в совокупный объект настоящего исследования.

Исследование направленно на изучение вопроса построения архитектуры системы управления поведением объекта, как замены концептуального представления – «цифровой» двойник, часть полученных результатов разработок, изложенных в статье, показывают основные методы и подход системы

При зарождении, появлении концепции «цифрового» двойника, сформировалось несколько позиций, старающихся выразить концептуальное представление виртуального прототипа – «цифрового» двойника, существующего объекта. Промышленность начало рассматривать «цифровой» двойник как разновидность систем и сред: a) PLM – управление жизненным циклом изделия, под жизненным циклом в настоящей, принятой и распространённой на предприятиях, системе понимается процесс производства изделия, максимум передаются/получается данные применяемые в I) маркетинге, за частую не адресном или не объективном; II) сервисном (прим.: не в полной мере), хаотичном обслуживании выпущенных изделий, применяемых человеком или машиной (прим.: системой); b) PLM+ERP+датчики, представляемая система, при практическом построении, когда концепция начинает приобретать проектную архитектуру с набором методов, показывает такие же I и II проблемы, но в дополнении к этому появляется «слепая зона» в восприятии реальности, активней, сильнее влияющая чем первые (прим.: III).

Приведённые разновидности, рассматриваемые как организация и реализация «цифрового» двойника в существующей реалии, содержат набор проблем. Представленные выше в качестве нескольких примеров (прим.: I, II, III), должны учитываться в исследованиях, разработках, а также практических опытах при создании решений, перехода от концепции к проектной архитектуре – системе управления поведением объекта.

От идей и проектов к собственному представлению

Разработка национального концепта, подхода по его применению при создании полномерной, новой экосистемы человека на уровне государства, является наиболее приоритетной задачей, особенно в складывающихся на данном этапе условиях развития человеческого мира. Растущее благодаря развитию науки влияние технологий, оказывающее непосредственное воздействие международного уровня, убирающее между странами разграничивающие факторы (прим.: территориальные, научные, политические, экономические, культурные, социальные), осложняет, но в тоже время способствует подобной разработке.

Формирование национального концепта и подходов, опирается прежде всего на краеугольные составляющие, как исследования, анализ, науку ее фундаментальную и прикладную составляющую, активное включение последних в развитие вектора перспективных технологий. Первые показывают активность западных стран в вопросе разработки, внедрения концептов и проектов способных привести к новой промышленной (прим.: научно-технической) революции. Вывести на новый технологический этап развития человека и всех сфер его жизни. Западные государства, объединяют свои идеи, наработки, заделы, разрабатываемые технологии в национальные, а порой и международные инициативы, подходы, проекты. Они в свою очередь оказывают сильное влияние на развитие государств, не вырабатывавших собственных, национальных стратегий в данном направлении. Стоит отметить, что подобные инициативы в процессе формирования проектов, учитывают важную институциональную составляющую в аспектах человеческой жизнедеятельности.

Ключевые слова: ORDAIT, «Индустрия 4.0», Промышленность, «Интернет Вещей», Наука, развитие, мироуклад.