Основатель и первый зав. лаб. № 25 Марк Аронович Айзерман

В 1962 г. в Институте автоматики и телемеханики получили развитие (на базе лаб. № 11 пневмогидравлической автоматики) работы в области теории автоматов, начались работы по бионике и сформировалась сильная группа специалистов для работы в этих направлениях. В связи с необходимостью развивать эти новые направления 25 декабря 1962 г. приказом директора Института академика В.А. Трапезникова была образована Лаборатория теории и методов построения автоматов – лаб. №25. С первого дня её создания и до 1991 г. лабораторией руководил выдающийся учёный доктор технических наук, профессор Марк Аронович Айзерман (1913–1992).

За этот период в лаб. № 25 под руководством М.А. Айзермана проводились исследования по теории устойчивости, теории автоматов, теории графов, работы по управлению в медицине и биологии и огромный комплекс работ по теории выбора и анализа решений. Результаты сотрудников лаборатории внесли большой вклад в науку об управлении. Исследования учёных лаборатории в таких областях, как теория регулирования, теория устойчивости, распознавание образов и анализ данных, теория конечных автоматов, теория многоагентных систем, теория графов, математическая логика, медицинская кибернетика, теория выбора, теория голосований, входят в золотой фонд мировой науки. С первых дней создания лаборатории в ней трудились выдающиеся учёные. Объединившихся в совместных исследованиях М.А. Айзермана, Э.М. Бравермана и Л.И. Розоноэра называли «могучей тройкой АБР». Их классические результаты в области теории обучения машин вошли в учебники по распознаванию образов по всему миру. Ещё студентами МФТИ в лабораторию пришли А.А. Дорофеюк, Н.В. Завалишин, А.И. Литвинцев, А.В. Малишевский, В.И. Чернов, А.Л. Чернявский. Здесь проходило их становление как учёных.

В 1964 г. в лабораторию пришёл Е.С. Пятницкий. В 1982 г. по инициативе М.А. Айзермана в Институте была организована лаборатория динамики нелинейных процессов управления (лаб. № 16), которую Е.С. Пятницкий возглавил и руководил ею до последнего дня своей жизни.

В 1984 г. в лаборатории был создан сектор № 25.1 под руководством А.А. Дорофеюка, защитившего к тому времени докторскую диссертацию. В 1988 г. по инициативе М.А. Айзермана на базе этого сектора была создана лаборатория обработки больших массивов информации в иерархических системах (лаб. № 55).

В 2015 г. из лаборатории выделилась группа под руководством д.ф-м.н. П.Ю. Чеботарева, образовав лабораторию математических методов анализа многоагентных систем (лаб. № 70).

Лаб. № 25 внесла большой вклад в воспитание молодых кадров в Институте. В лаборатории учились и защищали диссертации аспиранты из Грузии, Армении, Азербайджана, Эстонии и Узбекистана. Международные контакты лаборатории широко известны. В разные годы в лаборатории проходили стажировку молодые учёные из Италии, Франции и США. Бывшие сотрудники и аспиранты живут и работают в США, Франции, Канаде и Израиле. Сотрудники лаборатории преподавали и работали в ведущих мировых научных центрах. В настоящее время сотрудники лаборатории преподают в МФТИ, НИУ ВШЭ, МГУ им. М.В. Ломоносова.

Зав. лаб. № 25 Фуад Тагиевич Алескеров

За более чем полвека существования лаборатории её сотрудниками написаны около сотни монографий, более тысячи статей по различным областям теории и практики управления. На многие разработки лаборатории получены авторские свидетельства и патенты.

Лаб. № 25 в течение десятилетий проводит знаменитый общемосковский семинар «Проблемы расширения возможностей автоматов» и уже более 40 лет проводит семинар «Экспертные оценки и анализ данных».

С 2001 г. лаб. №25 носит название Лаборатория теории выбора и анализа решений им. М.А. Айзермана и с этого года по 2024 г. трудилась под руководством почётного работника науки и техники РФ, доктора технических наук, профессора Фуада Тагиевича Алескерова. В 2018 г. Ф.Т. Алескеров избран членом секции «Информатика» Европейской академии (Academia Europaea).

Александр Соломонович Мандель

Александр Александрович Дорофеюк

В 2017 г. в состав лаб. № 25 были включены лаб. № 55 (под руководством д.т.н., проф. А.А. Дорофеюка) и лаб. № 44 (под руководством д.т.н. А.С. Манделя).

В первой половине 2024 г. новым заведующим лабораторией стал доктор технических наук Дмитрий Алексеевич Губанов. Научным коллективом успешно разрабатываются модели и методы информационного управления в активных сетевых структурах (в частности, в социальных, научных и экономических сетях). В таких структурах агенты формируют свои представления под воздействием других участников сети и принимают решения на основе своих представлений.

Основные направления исследований:

1. Построение и анализ новых теоретических моделей принятия решений. Разработка дескриптивного и аксиоматического подходов к агрегированию предпочтений и к формированию коллективных решений. Исследование формальных структур, используемых, в частности, при выборе и анализе решений.
2. Разработка моделей и методов для анализа и прогноза результатов голосования в больших и малых группах. Создание моделей и вычислительных методов для определения степени влияния членов группы на процесс принятия решений, а также моделей анализа влияния участников в сетевых моделях.
3. Разработка математических моделей и методов информационного влияния и управления в активных сетевых структурах, в которых учитывается структура принятия решений агентами (включая их представления и предпочтения).
4. Разработка математических методов децентрализованного управления активными сетевыми структурами различной природы, в которых рассматривается проблема согласования со временем характеристик агентов сети с учётом задержек при передаче информации.
5. Разработка гибридных моделей и прикладных методов анализа активных сетевых структур на основе технологий искусственного интеллекта, в том числе методов идентификации предпочтений агентов, а также методов анализа влияния агентов друг на друга в реальных сетях. 
6. Разработка новых классов индексов для описания центральности в сетях, учитывающих параметры вершин, средние и дальние взаимодействия в сетях (Long-Range Interactions Centrality, LRIC), а также групповое влияние одних вершин на другие.
7. Разработка моделей оценки влияния в финансовых сетевых структурах, таких как рынок международных заимствований, с учётом интенсивности взаимодействий агентов.
8. Разработка моделей анализа миграционных процессов.
9. Разработка многомерных индексов для анализа поляризации в политических органах.
10. Построение суперпозиционных моделей прогнозирования возникновения торнадо.
11. Анализ индивидуальной и коалиционной манипулируемости известных схем агрегирования предпочтений.
12. Теория экспертно-статистических систем управления и идентификации. Экспертно-статистические и экспертно-классификационные методы поддержки принятия решений. Методы профессионального тестирования.
13. Методы управления производством и запасами в условиях неопределённости. Методы прогнозирования в условиях неполноты исходных и текущих данных.
14. Методы интеллектуального анализа сложноорганизованных данных, в том числе распознавания образов, структурно-классификационные методы анализа, моделирования и идентификации широкого класса систем управления.
15. Методы структурного прогнозирования в крупномасштабных системах управления.
16. Методы поддержки принятия решений в слабо формализованных системах управления, в том числе теории экспертизы и экспертных оценок, консалтинга.
17. Теория и методы управления в междисциплинарных моделях организационных, социально-экономических и медико-биологических систем.
18. Модели специализации в биологических системах.
19. Разработка новых методов обработки медицинской информации и получения новых диагностических признаков.

Прикладные результаты:

1. Оценка качества условий проживания в регионе и удовлетворенности населения деятельностью администрации

Компьютерная система оценки качества условий жизни населения предназначена для обеспечения органов управления различных территориальных образований инструментарием для производства и анализа современной актуальной, надёжной и достоверной информации о процессах и результатах жизнедеятельности населения для поддержки социально-экономических и инфраструктурных решений по развитию региона. Система предназначена для расчёта прогностических моделей оценки качества проживания населения муниципальных округов, районов, городов и регионов.

Внедрение, реализация: 17 областей и 7 городов РФ и 2 города за рубежом.

2. Система оценки потенциала увеличения продаж для клиентов розничной торговой сети

Предназначена для выявления возможностей роста продаж на имеющемся множестве клиентов; адресных кампаний по продвижению товаров и услуг; персонализации предложений и адресной ценовой политики и политики скидок.

Внедрение, реализация: Торговая фирма «Метро» (штаб-квартира в Германии).

3. Оценка развития филиальной сети, значимости коммерческих клиентов и эффективности функционирования коммерческих банков

Система предназначена: для получения советом директоров банка информации о функционировании отделений банка; принятия решения об открытии новых отделений с учетом локального рынка, на котором они работают; определения относительной эффективности и значимости клиентов для банка.

Внедрение, реализация: Крупные коммерческие банки Турции (Yapi Kredi) и Италии (UniCredit).

4. Методы поиска закономерностей среди разнородных данных

Разработанные методы предназначены для поиска и выявления закономерностей в больших массивах информации с возможными неточностями в данных. Например, это могут быть данные инновационного развития различных территориальных образований, банковского сектора, макроэкономических показателей, выявление заболеваемости на основе анализа различных клинических данных и т.п.

5. Прогнозирование процесса разлива нефти на поверхности моря

Внедрение, реализация: моделирование разливов нефти в Баренцевом море.

6. Анализ спорных территорий в Арктическом регионе

Разработана математическая модель, осуществляющая (на основе определения интереса стран к зонам в зависимости от удалённости и наличия ресурсов) распределение спорных территорий, удовлетворяющее все заинтересованные стороны. Работа была представлена в странах, имеющих интересы в Арктическом регионе, таких как Россия, Канада и Норвегия.

7. Определение ключевых игроков на рынке продовольственной безопасности

Разработан метод анализа торговых отношений между странами с целью выявления наиболее существенных торговых игроков.

8. Аппаратно-программный комплекс для ранней и дифференциальной диагностики и управления лечением заболеваний центральной нервной системы, связанных с нарушением двигательных функций (Болезнь Паркинсона, Эссенциальный тремор, Спастическая кривошея и т.п.)

Аппаратно-программный комплекс (АПК) предназначен для использования в неврологической клинике в помощь врачу. Позволяет проводить дифференциальную диагностику заболеваний, имеющих схожую симптоматику, особенно на ранних стадиях заболеваний, когда нет клинических проявлений, проводить мониторинг состояния пациента в процессе лечения, оценивать эффективность различных форм лечения больных (медикаментозных, хирургических, электростимуляции и т.п.), проводить оценку действия фармакотерапии на различную симптоматику в процессе индивидуального подбора лекарственных препаратов.

Внедрение, реализация: АПК разработан и используется ведущими клиниками. Среди них – Научный центр неврологии РАМН (ранее НИИ неврологии РАМН), Москва; Российская медицинская академия последипломного образования, Кафедра неврологии Центра экстрапирамидных заболеваний МЗ РФ, Москва; Московский областной научно-исследовательский клинический институт им. М.Ф. Владимирского (ГУ МОНИКИ), отделение неврологии; Республиканский клинико-диагностический центр Экстрапирамидной патологии и ботулинотерапии (РКД ЦЭПиБТ, Казань). Получен патент.

9. Метод выявления доклинических маркеров реакции человека на слабые воздействия ионизирующих и неионизирующих излучений

Разработанный метод позволяет выявлять доклиническую реакцию центральной нервной системы человека на различные воздействия малых доз (мощностей): радиацию, электромагнитные поля СВЧ и КВЧ диапазонов, ультразвук, компьютеры, имеющие широкий спектр излучений и сотовые телефоны. Метод позволяет проводить биологическую дозиметрию, оценку экологического состояния среды различных регионов и выявлять группы риска среди людей, профессионально связанных с радиационным фактором.

Внедрение, реализация: Использовался при диспансерных обследованиях персонала Калининской АЭС и Ленинградской АЭС.

В настоящее время в лаборатории работают 25 человек, из них 2 доктора и 14 кандидатов наук. Сегодня сотрудники лаборатории читают лекции и делают доклады в ведущих научных учреждениях мира. Среди них: Гарвардский университет, МТИ, Калифорнийский технологический институт, Кембриджский университет, университет Гейдельберга (Германия), университет Гента (Бельгия), университете Париж 1 (Сорбонна, Франция) и др. Лаборатория ведёт совместные исследования с университетом Париж 1, университетом Тор Вергата (Рим, Италия), университетом г. Турку (Финляндия), университетом Тромсе (Норвегия) и др.

На базе лаборатории работает молодёжная научная школа «Модели индивидуального, коллективного и многокритериального выбора», члены которой участвуют в разработке перечисленных направлений исследований.

Результаты теоретических и прикладных работ докладывались и получили высокую оценку на многочисленных международных и всероссийских конференциях.