В работе рассматриваются вопросы применения метода видео-компьютерной психодиагностики для оценки индивидуальных психологических характеристик сотрудника при формировании групп для выполнения сложных и ответственных задач в экстремальных условиях. Применение видеокомпьютерной диагностики для формирования групп в экстремальных ситуациях — это перспективное направление, сочетающее компьютерное зрение, искусственный интеллект и анализ данных для оптимизации действий в условиях чрезвычайных оперативных случаях. Также анализируется актуальная проблема повышения эффективности и безопасности деятельности профессиональных групп, выполняющих сложные и ответственные задачи в экстремальных условиях (чрезвычайные ситуации, военные операции, космические исследования, работы на опасных производствах и др.). Обосновывается критическая важность учета индивидуальных психологических характеристик сотрудников при формировании таких групп. Представлен инновационный подход к оценке индивидуальных психологических характеристик с использованием методов видеокомпьютерной психодиагностики. Подчеркивается необходимость решения этических вопросов и обеспечения надежности алгоритмов. Делается вывод о значительном потенциале видеокомпьютерной психодиагностики для оптимизации кадрового отбора и формирования команд в экстремальных видах деятельности.

Рассматриваются методы дистанционного зондирования объектов с использованием цифровых антенных решеток (ЦАР). Такой подход позволяет получать информацию об объектах без прямого физического контакта, анализируя излучение, отраженное или испущенное ими. Описаны особенности формирования диаграммы приема (ДП) ЦАР, состоящей из двумерной плоской прямоугольной решетки излучающих элементов. Математическая модель ДН отдельного излучателя и системы в целом представлена с учетом волнового числа, расстояния между элементами и углов сканирования. Особое внимание уделено ограничениям разрешающей способности системы, обусловленным критерием Рэлея и связанным с линейными размерами антенны. В области малых угловых отклонений проводится аппроксимация компонент модели, что упрощает расчет, но ограничивает возможность различения близко взаимно расположенных источников в двумерном пространстве. Возникает задача цифровой обработки полученных сигналов для повышения углового разрешения системы. В статье обсуждаются методы и алгоритмы на базе глубоких нейронных сетей, направленные на преодоление этих ограничений и улучшение качества получаемых изображений при дистанционном зондировании с использованием ЦАР. В статье продемонстрированы качественные результаты работы предлагаемого решения на ЦАР с фиксированными параметрами. Визуально показаны примеры работы рассматриваемого алгоритма.

Мы рассматриваем задачу проектирования структуры распределенной системы управления БПЛА, которая состоит в поиске наилучшем распределения функций управления БПЛА по пространственной системе узлов управления и техническим средствам. Данная задача в работе сведена к некоторому специальному случаю обобщенной квадратичной задачи о назначении (GQAP), которая сформулирована в терминах квадратичного целочисленного (булевого) программирование. Предлагаемый подход к решению задачи позволяет рассматривать ее и в многокритериальной постановке, которая предполагает поиск множества вариантов построения системы, содержащего не более n вариантов, отличающихся от наилучшего по оптимизируемому критерию не более чем на δ. Разработан полиномиальный алгоритм ее решения на основе метода ветвей и границ, приведены данные о времени поиска решения для различных стратегий движения по дереву вариантов и размерности задачи.

Развитие беспилотных систем на основе технологий искусственного интеллекта имеет направленность на сокращение прямого участия человека и повышение целевой эффективности применения таковых. Несмотря на то, что решение совокупности задач реализации полностью автономного функционирования и применения пока что ещё является востребованной и значимой целью, значительный прогресс на сегодняшний день достигнут преимущественно в частичной автономии, и в преобладающей степени – именно для воздушных систем. Но, в то же время, человеческий надзор остается критически важным и ключевым моментом при принятии решений о взаимодействии. В докладе предлагаются к обсуждению некоторые положения о текущих тенденциях в разработках и применении подобных объектов управления в современных сложных условиях, в основном, – по факту, – применительно к ситуации прошедшего года. Краткий обзор основан исключительно на авторитетных зарубежных мнениях о комплексной проблематике автономии как есть. Ряд моментов при этом находит своё отражение на отдельных мероприятиях Общемосковского научного семинара «Проблемы управления автономными робототехническими комплексами» (ИПУ РАН, Москва) [www.ipu.ru/robot], – как в диверсифицированных приложениях для народного хозяйства настоящего времени, так и, с учётом соответствующих ограничений, в различного рода новых решениях на обозримую перспективу.

Актуальность исследования многомерных стохастических систем Лотки–Вольтерры связана с возможностями использования результатов для анализа влияния случайных возмущений на популяционную динамику в задачах экологии, а также на динамику фазовых переменных в задачах химической кинетики, физики, эпидемиологии, демографии и других областей. В статье рассмотрены стохастические модификации многомерных систем Лотки–Вольтерры, построенные с учетом случайных возмущений, относящихся к непараметрическому белому шуму. Предложен алгоритм перехода от стохастической модификации к системе обыкновенных дифференциальных уравнений относительно вероятностных моментов первого и второго порядка. Алгоритм базируется на применении рекуррентных соотношений метода нормальной аппроксимации, в рамках которого выполняется приближение неизвестных распределений нормальным распределением с учетом перехода к детерминированной системе более высокой размерности по сравнению с размерностью исходной стохастической системы. Применимость алгоритма продемонстрирована с помощью примеров исследования модели «хищник–жертва» с внутривидовой конкуренцией и модели «конкурент–конкурент–ареал миграции». Результаты могут найти применение при моделировании динамических систем с нелинейностями полиномиального типа с учетом случайных возмущений, а также при построении нелинейных стохастических фильтров.