Библиографическое описание:Анализ сложных сетей на платформе искусственного интеллекта BAUM AI: построение первичных графовых моделей городов : научное издание / А. Л. Абрамов [и др.]. - Текст : непосредственный // Перспективы науки. - 2023. - № 11. - С. 14-19. - Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и образования Российской Федерации и федерального проекта «Передовые инженерные школы» (№ 075-15- 2022-1143 от 07.07.2022 г.) в рамках соглашения, заключенного ПИШ ИББиПС ДВФУ и МГТУ им. Н.Э. Баумана. - ISSN 2077-6810.
Аннотация:В статье рассматривается вопрос анализа сложных сетей на основе применения методов машинного обучения, реализующихся в рамках прикладной платформы искусственного интеллекта BAUM AI в МГТУ им. Н.Э. Баумана для разработки и внедрения импортозамещающих технологий анализа данных. В настоящий момент на платформе реализованы модули, позволяющие проводить обработку информации без необходимости прямого кодирования.Целью настоящего исследования является разработка методологического и программного обеспечения одного из новых направлений развития платформы BAUM AI - создание модуля, поддерживающего решение задач теории сложных сетей. Модуль позволяет создавать системы непрерывного планирования, ориентированные на целеполагание, народно-хозяйственное прогнозирование, планирование и программирование социально-экономического развития на Дальнем Востоке промышленности, регионов и городов.В статье описываются подходы к формированию первичных графовых моделей городов, позволяющих сформировать структуру различных материальных и информационных потоков, лежащих в основе модели города как «сети сетей». Модели подобных структур рассматриваются в теории сложных сетей. Таким образом, крупные города исследуются как сложные адаптивные системы, развивающиеся с высокой стохастической составляющей, зависящей от траектории предшествующего развития.
The article discusses the issue of analyzing complex networks based on the use of machine learning methods implemented within the framework of the applied artificial intelligence platform BAUM AI at Bauman MSTU for the development and implementation of import-substituting data analysis technologies. Currently, the platform has modules that allow information processing without the need for direct coding.The purpose of this research is to develop methodological and software for one of the new directions in the development of the BAUM AI platform - the creation of a module that supports solving problems in the theory of complex networks. The module allows you to create continuous planning systems focused on goal setting, national economic forecasting, planning and programming of socio- economic development in the Far East of industry, regions and cities.The article describes approaches to the formation of primary graph models of cities, which make it possible to form the structure of various material and information flows that underlie the city model as a “network of networks”. Models of such structures are considered in the theory of complex networks. Thus, large cities are studied as complex adaptive systems developing with a high stochastic component, depending on the trajectory of previous development.
Издательство:Межрегиональная общественная организация "Фонд развития науки и культуры, Тамбов
Источник:Перспективы науки
Выпуск:№ 11
Номера страниц:14-19
Держатель оригинала документа:ФГАОУ ВО «Дальневосточный федеральный университет», ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)»
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
Ключевые слова:analysis of complex networks, graph models of cities, artificial intelligence, analytical platform, data analysis, machine learning, анализ сложных сетей, графовые модели городов, искусственный интеллект, аналитическая платформа, анализ данных, машинное обучение
