Рассматривается актуальная задача обеспечения готовности беспилотных транспортных средств (агентов) в динамической технической системе (ДТС) в интеллектуальной транспортной среде. Исследуется проблема неравномерного распределения нагрузки между агентами и, как следствие, неэффективного расходования энергии, что сокращает общее время функционирования системы. Для решения проблемы предлагаются оптимизационная модель, включающая в себя целевую функцию, позволяющую максимизировать время работы всей ДТС, и набор ограничений, учитывающих доступную энергию каждого агента. Ключевой аспект модели – обеспечение равномерного распределения энергетической нагрузки между всеми агентами. Для решения задачи оптимизации модель использует алгоритм выполнимости булевых формул CP-SAT с целочисленными ограничениями. В ходе экспериментальной работы с алгоритмом CP-SAT было обнаружено интересное явление: существует корреляция между шагом дискретизации времени (интервалом, за который алгоритм ищет приемлемое решение) и временем работы оптимизационной программы, что позволило предложить эвристический метод изменения шага дискретизации. Основное внимание в исследовании уделено проверке работоспособности предложенной модели и алгоритма оптимизации в условиях реальных, подверженных внешним возмущениям, роботизированных транспортных систем. Модель испытана и показала работоспособность как на программных примерах с полностью известными параметрами системы, так и на реальном стенде, где параметры системы находятся под воздействием возмущений.

The model of digital ecosystem of corporate production management in a corporation, carried out by its Owner, is considered. The head of the branch of the corporation (Head) controls the subordinate plant headed by the Director. A corporation's branch output is affected by random external influences. The Head knows exactly the maximum possible volume of outsourcing production at the branch level. But he does not know the maximum possible volume of production (potential) in the plant. The Adviser helps the Head to eliminate this uncertainty. For his part, the Director knows exactly plant’s potential. At the same time, the Owner does not know this potential, nor the possibilities of outsourcing. Thus, the Head can manipulate branch output to influence the decisions of the Owner in order to increase his own promotion. Therefore, the Owner needs to learn how to control the Head in order to maximize branch output. Similarly, the Director can manipulate plant’s output to influence the Head's decisions about his own denomination. Therefore, the Head needs to control the Director in order to increase plant’s output. A complex control mechanism has been found, in which total branch output is maximal. The use of such a mechanism is illustrated by the example of the modernization of freight railway platforms. Prospects for research in this area are associated with the use of more complex machine learning procedures in the corporation's hierarchical management system.

В работе представлен интеллектуальный модуль автоматического управления, предназначенный для применения в составе навигационного комплекса малого беспилотного летательного аппарата. Модуль реализует адаптацию параметров регулятора на основе оценки динамических характеристик объекта с использованием упрощённой модели первого порядка в реальном времени. Для повышения устойчивости к помехам применяется рекурсивная фильтрация входных данных. Реализация алгоритма ориентирована на ресурсоограниченные вычислительные платформы. Проведены испытания на экспериментальном БПЛА с инерциальной и спутниковой навигацией. Полученные результаты показали способность модуля к автоматической перенастройке и поддержанию устойчивости управления при изменении параметров платформы и условий полёта без участия оператора.

В докладе рассматриваются требования и подходы к реализации интеллектуальных систем безопасности персональных данных в медицинских учреждениях. Показано, что интеллектуальная система безопасности персональных данных должна быть спроектирована и разработана таким образом, чтобы стать критическим компонентом системы управления персональной информацией в медицинских учреждениях. Рассматриваются требования, которым должны следовать медицинские учреждения при проектировании и разработке систем защиты персональных данных, которые должны соответствовать рекомендациям по безопасности персональных данных в медицинских учреждениях, разрабатываемым Федеральным фондом обязательного медицинского страхования. Также дано краткое описание технической реализации нескольких подсистем интеллектуальной системы безопасности персональных данных. Делаются определенные выводы, касающиеся преимуществ интеллектуальных систем безопасности персональных данных, реализованных в соответствии с рассмотренными требованиями и принципами.

Разработана теория и методология построения систем устойчивого развития транспорта на основе экономии используемых природных ресурсов и уменьшения загрязнения окружающей среды. Управление этими системами обеспечивают организационные механизмы устойчивого развития транспорта, включающие цифровые процедуры прогнозирования с обучением, планирования, распределения ресурсов и стимулирования.