КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер 22-11-20024

НазваниеРазработка фундаментальных основ для информационно-аналитической поддержки задач комплексного развития городских территорий с использование методов онтологического инжиниринга

РуководительПарыгин Данила Сергеевич, Кандидат технических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Волгоградский государственный технический университет", Волгоградская обл

Период выполнения при поддержке РНФ

2022 г. - 2024 г.

Конкурс№66 - Конкурс 2022 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами» (региональный конкурс).

Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах, 01-512 - Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений

Ключевые словауправление на основе данных, геопространственные данные, интеллектуальный анализа городских данных, урбанизированная территория, инфраструктура городской территории, архитектурно-экологическая среда города, онтологическая модель, показатели качества городской среды, поддержка управления территорией, дата-ориентированный анализ, сценарное моделирования, инфраструктурная целостность территории

Код ГРНТИ20.53.19, 82.29.09, 87.03.15

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Задача управления развитием городских территорий является многоаспектной и включает: разработку стратегий, выявление проблем, согласование целей, разработку критериев оценки эффективности управления, прогнозирование и оценку рисков принимаемых решений. Необходимость быстрого реагирования на изменение ситуации и учета большого количества факторов, требует привлечения технологий и методов, основанных на современных подходах к обработке и анализу информации. С ростом количества данных, генерируемых на разных уровнях городских систем, появляется все больше возможностей для их анализа и использования для поддержки управления развитием города. С другой стороны, современные подходы к формализации знаний, позволяют автоматизировать процесс анализа информации, выявления закономерностей для обоснования решений по преобразованию городских территорий. В связи с этим решаемая научная проблема связана с созданием нового методологического подхода к поддержке принятия решений в задачах развития городских территорий на основе математических моделей, построенных с использованием городских данных на основе методов онтологического инжиниринга. Разработка нового подхода позволит учитывать различные аспекты функционирования города, как сложной системы, при формализации исследуемых процессов и при выборе методов поддержки принятия решений, в качестве которых предполагается использовать машинное обучение, многокритериальную оптимизацию и др. Направление, связанное с модернизацией российских городов на основе современных интеллектуальных технологий, в настоящее время реализуется в рамках Национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» и Национального проекта «Жильё и городская среда» (в соответствии с распоряжением Правительства РФ от 23 марта 2019 года №510-р федеральным проектом «Формирование комфортной городской среды» к концу 2024 года предусмотрено сокращение количества городов с неблагоприятной средой в два раза); Указа Президента РФ от 21 июля 2020 г. № 474 “О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года”; Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года (утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 13.02.2019 № 207-р). В процессе реализации проекта «Стратегии социально-экономического развития Волгоградской области до 2030 года» предусмотрено изменение подходов к проектированию комфортной городской среды, что безусловно потребует новых инструментов для анализа вариантов развития городских территорий и междисциплинарных исследований, для реализации которых необходимо создание единого подхода к обработке информации, интеграция знаний в области управления развитием территории города и внедрение новых процедур подготовки, принятия и анализа решений.

Ожидаемые результаты
По результатам выполнения проекта планируются следующие конкретные научные и научно-практические результаты: 1. Разработана онтологическая модель представления знаний проблемной области (архитектурно-экологическая среда города), а также соответствующих алгоритмов рассуждений на знаниях, представленных данной моделью. 2. Создана технология применения моделей, построенных на основе анализа городских данных, к поддержке задач управления качеством городской среды. 3. Разработан комплекс дата-ориентированных методов и алгоритмов для анализа показателей качества городской среды с учетом особенностей территории. 4. Разработана система поддержки принятия решений по управлению качеством городской среды на основе онтологического и сценарного моделирования. Таким образом, в результате реализации проекта будет разработан комплексный подход к решению задач развития городских территорий на основе анализа данных о структуре территории, экологических условиях, свойствах городской среды, который позволит более обоснованно подходить к оценке критериев качества городской среды и обеспечит возможность выбора наиболее эффективных управленческих решений. Научная значимость проекта характеризуется результатами, которые будут достигнуты в ходе его реализации: (а) разработаны методы формализации знаний и алгоритмы вывода для архитектурно-экологического анализа городской среды на основе онтологического подхода; (б) разработаны алгоритмы машинного обучения для предсказательного моделирования процессов, влияющих на качество городской среды, в том числе, для выбора оптимальных параметров в различных вариантах преобразования городских пространств с учетом особенностей территории.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Аннотация результатов, полученных в 2022 году
В ходе первого этапа проектных исследований получены следующие научные результаты: 1. Задача классификации городских объектов с учётом обеспечения условий жизнедеятельности в различных природно-климатических условиях решена на основе исследования компонентов городской инфраструктуры и анализа факторов, влияющих на качество городской среды. Систематизация информации о структурных особенностях городской среды выполнялась на основе исследования объектов, обеспечивающих реализацию потребностей жизнедеятельности человека. Было выделено двенадцать базовых компонентов, на основе которых определен набор свойств, характеризующих соответствие стандартам комфортной и безопасной городской среды. 2. Проведена классификация базовых компонентов городской инфраструктуры, объектов урбанизированной территории и элементов градостроительной системы, согласно с общими принципами их создания и эксплуатации, а также с учётом определенных вариативных природных и эколого-климатических факторов окружающей среды. Предложен трехэтапный подход к оценке состояния объектов городской среды, основанный на анализе пространственных данных. Проведено тестирование разработанного подхода на двух кейсах: (i) обследование визуального загрязнения вертикальных поверхностей объектов территории; (ii) контроль наполнения мусорных контейнеров и площадок для сбора отходов. 3. Выполнена систематизация информации об особенностях городских пространств, позволившая сформировать показатели, характеризующие влияние эколого-климатических факторов на способность городской среды обеспечить необходимый уровень безопасности для здоровья и комфорта жителей. Для оценки показателей качества городской среды предлагается использовать открытые данные с геопространственной привязкой. Отдельные показатели могут оцениваться как для локального участка территории, так и для всего города в целом. Представление результатов оценки реализуется на основе методов визуализации пространственных данных. В качестве анализируемых показателей рассматривается качество атмосферного воздуха; состояние геологической и водной среды; шумовое воздействие; качество визуальной среды; биоклиматические условия. 4. Проанализированы проблемы, сопровождающих процесс управления объектами урбанизированных территорий. Рассмотрены вопросы, связанные с получением информации для их учета и анализа состояния. Предложены дополнительные критерии для выбора вариантов развития территории, учитывающие целесообразность преобразования проекта с учетом существующей застройки. Показано, что эффективность управления городской территорией зависит от правильного выбора стратегии вовлечения объектов в экономический оборот, восстановления их функциональной значимости и обеспечения экологической безопасности. Для выбора эффективных решений в вопросе использования территории предлагается использовать метод на основе нечетких множеств, как наиболее оптимальный в условиях высокой неопределенности и сложности рассматриваемых процессов. 5. Проведенные исследования позволили оценить потенциал различных источников сведений о состоянии среды жизнедеятельности человека, среди которых различные инфраструктурные факторы и деятельность самих людей. Предлагается использовать социальный отклик в качестве основы для одного из аспектов мониторинга городского развития. Для проведения натурных экспериментов в ходе исследования реализован подход к генерации новостной ленты с использованием разнородных источников информации. Разработан подход к созданию синтетических новостных сообщений, характеризующих состояние городской среды и происходящие в ней события, на основе парсинга реальных новостей, изменения географических данных в реальных новостях, генерации текстов с помощью нейросети GPT-3, генерации текстов на основе библиотеки шаблонизатора и генерации игровых новостей на основе информации мобильного приложения для учёта состояния объектов городской среды. 6. Выполнен анализ проблем использования онтологических моделей в проектировании архитектурных объектов, зданий и сооружений. Проанализированы градостроительные нормативы и стандарты, определяющие порядок строительства объектов городской инфраструктуры, а также особенности сложной структуры организации такой документации, содержащие вложенности, противоречия, взаимные ссылки, др. Описаны основные принципы создании онтологий, ключевые элементы, варианты запросов на примере задачи моделирования объектов архитектурно-экологической среды города. Определены классы объектов градостроительства. Сформулированы критерии качества городской среды. Разработана онтологическая база знаний для поддержки принятия решений в архитектурном проектировании, содержащая в себе классы градостроительных объектов «парк», «торговый центр», «школа», «здания», др. Реализовано наполнение онтологии информацией. В качестве средства реализации была выбрана программа «Protégé», имеющая свободную лицензию. Исследованы нейрокибернетический и информационный подходы к построению систем поддержки принятия решений в отраслевых задачах на основе разработанной онтологии. 7. Проведены первичные исследования вопросов организации устойчивого развития городской среды посредством реализации проектов комплексного развития территорий (КРТ). Проведено сопоставление задач КРТ и устойчивого развития, на основе которого предложен подход к реализации системы поддержки принятия решений для достижения желаемых показателей развития с учётом оценки качества данной территории для потребителя в качестве ключевого оцениваемого показателя. Разработана методология оценки потребительской привлекательности территории для расчёта предложенного показателя. Разработаны методы сбора, фильтрации и обработки информации об объектах территории, представленной в открытых источниках. Разработаны алгоритмы оценки инфраструктурной обеспеченности объектов недвижимости и расчета оценок их привлекательности. Проведены оценки привлекательности при различных вариантах КРТ для городского района (на примере г. Волгограда). 8. В ходе проектных исследований первого этапа подготовлено более двадцати научных работ, 12 из которых на момент подачи отчёта текущего периода опубликованы в ведущих рецензируемых журналах и рецензируемых сборниках международных конференций, в том числе в двух изданиях, индексируемых Web of Science и Scopus. Сделано 20 докладов на всероссийских и международных научных конференциях в России и за рубежом, в том числе пять пленарных.

Публикации

1. Дубов И.А., Рашевский Н.М., Янин К.Д., Галянина П.Ю. Подходы к сбору информации для формирования модели знаний визуальной экологии Инженерно-строительный вестник Прикаспия, № 2 (40), С. 115–120 (год публикации - 2022) https://doi.org/10.52684/2312-3702-2022-40-2-98-103

2. Ерещенко Т.В., Рашевский Н.М., Хорошун Д.А., Ряпалов Д.Н., Курамшин Р.Ф. Анализ и моделирование транспортных потоков на перекрестке для управления качеством городской среды Инженерный вестник Дона, № 8 (92), С. 99–107 (год публикации - 2022)

3. Игнатьев А.В., Куликов М.А., Цапиев Д.Н., Тырин В.В. Методика автоматической классификации дорог с использованием нейронной сети Mask R-CNN Инженерный вестник Дона, № 5 (89), С. 274–283 (год публикации - 2022)

4. Парыгин Д., Садовникова Н., Гамидуллаева Л., Финогеев А., Рашевский Н. Tools and Technologies for Sustainable Territorial Development in the Context of a Quadruple Innovation Helix Sustainability, Vol. 14 (15), Art. no. 9086 (год публикации - 2022) https://doi.org/10.3390/su14159086

5. Рашевский Н.М., Руденко И.Я., Соколов Д.А., Феклистов В.А., Якунин О.А. Разработка системы поддержки принятия решений на основе рассуждения по прецедентам по оценке безопасности участка транспортной системы города Инженерный вестник Дона, № 7 (91), С. 133–140 (год публикации - 2022)

6. Савина О.В., Садовникова Н.П., Машакарян А.С., Катеринина С.Ю., Гуртяков А.С. К вопросу о совершенствовании процесса управления имущественным комплексом территории муниципального образования Инженерный вестник Дона, № 4 (88), С. 87–104 (год публикации - 2022)

7. Синицын И.С., Сулицкий М.В., Парыгин Д.С., Джагаев В.А., Серякова В.Н. Использование нейронных сетей для определения дорожной обстановки Системный анализ в науке и образовании, № 2, С. 17–22 (год публикации - 2022)

8. Сухомлинов Н.М., Финогеев А.Г., Смирнова Т.В., Иващенко В.Д., Парыгин Д.С. Применение микроконтроллерных систем в исследованиях (на примере машины Атвуда) Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии, № 3 (59), С. 112–121 (год публикации - 2022) https://doi.org/10.54398/20741707_2022_3_112

9. Финогеев А., Деев М., Парыгин Д., Финогеев А. Intelligent SDN Architecture With Fuzzy Neural Network and Blockchain for Monitoring Critical Events Applied Artificial Intelligence, Vol. 36, No. 1, Art. no. 2145634 (год публикации - 2022) https://doi.org/10.1080/08839514.2022.2145634

10. Шуклин А.А., Парыгин Д.С., Финогеев А.А., Зеленский И.С., Анохин А.О. Генерация синтетических новостей для продуцирования социального отклика на городские события Социология города, № 1-2, С. 81–92 (год публикации - 2022) https://doi.org/10.35211/19943520_2022_1-2_81

11. Буров С., Парыгин Д., Финогеев А., Атцер Д., Рашевский Н. Rule-Based Pedestrian Simulation Proceedings of the Advancement in Electronics & Communication Engineering 2022, Art. no. 4160252, P. 1–7 (год публикации - 2022) https://doi.org/10.2139/ssrn.4160252

12. Игнатьев А.В., Куликов М.А., Цапиев Д.Н., Тырин В.В., Атцер Д. Using neural networks for the classification of city roads based on satellite images and in the photographs of roads Proceedings of the Advancement in Electronics & Communication Engineering 2022, Art. no. 4157527, P. 342–247 (год публикации - 2022) https://doi.org/10.2139/ssrn.4157527

13. Назаров К.Р., Дубов И.А., Иванова Н.В., Карпенко А.А., Рашевский Н.М. Калькулятор низкоаллергенного ландшафта -, 2022619660 (год публикации - )

14. - ЦТУАС на 100+ TechnoBuild Пресс-центр ИАиС ВолгГТУ, Новости, 26.10.2022 (год публикации - )

15. - Процесс. Волгоград. How old is this house Карты возраста домов, 2022 (год публикации - )

Аннотация результатов, полученных в 2023 году
В ходе второго этапа проектных исследований получены следующие научные результаты: 1. Проведены исследования, связанные с совершенствованием подходов к оценке состояния городской инфраструктуры с помощью методов распознавания объектов в исследуемых процессах на кадрах видеопотока, снятого камерами городского видеонаблюдения и средств дистанционного зондирования Земли в высоком разрешении. Предложена информационная модель для структуризации информации о распознанных объектах. Рассмотрена возможность категорирования количественных оценок для различных задач анализа сбалансированности городских систем. 2. Впервые рассмотрены вопросы формализации знаний для оценки визуальной среды города, оценки климато-экологического состояния и звукового ландшафта. В качестве формальной модели представления знаний выбрана онтология, обеспечивающая интеграцию разнородной информации и возможность автоматизации ее обработки. Разработаны модели распространения загрязняющих веществ в условиях городской застройки, модели формирования благоприятного сенсорного ландшафта, которые могут использоваться для получения дополнительной информации для формирования правил в интеллектуальных системах поддержки принятия решений по преобразованию городской среды. 3. Предложен подход к прогнозированию потребностей жителей города и обоснованию требований к городской инфраструктуре. Реализовано программное обеспечение, основанное на методах пространственного анализа данных для решения задач управления городскими территориями и городского планирования, в том числе анализа территории города, занятой объектами разных категорий. Реализация предложенного подхода апробирована на примере расчета площадей, занимаемых промышленными объектами. 4. Исследованы существующие подходы к генеративному проектированию в сфере градостроительства, которые позволят итеративно анализировать и учитывать множество факторов, таких как топография, климатические условия, потоки людей, транспортные сети и другие параметры для разработки лучших решения городского планирования для конкретного участка территории. Рассмотрены вопросы применения онтологического инжиниринга для создания формальных описаний и моделей представления знаний о городском планировании, которые объединяют информацию о физической среде, инфраструктуре, общественных местах, транспортной сети и др. Проанализированы перспективы сочетания генеративного дизайна и онтологической инженерии в градостроительстве для автоматического формирования и оценки различных вариантов городского планирования с учетом заданных параметров и целей. 5. Разработан подход к созданию информационно-графической модели существующего объекта инфраструктуры на этапе эксплуатации, применимой для оценки эксплуатационных характеристик объекта и проведения анализа возможных усовершенствований зданий и сооружений, а также прилегающей к ним территории, моделирования эвакуации и других перспективных научно-практических задач. Предложен метод разработки цифрового двойника строительного объекта и участка городской территории, сформулированы требования к его реализации, описаны способы применения разработанных моделей (включая алгоритмы симуляции процессов и решаемые задачи). 6. Реализован подход к построению «панелей управления» для представления данных развития города. Подход включает подготовку данных статистики и пространственной информации о структуре и состоянии городской среды посредством предварительной обработки и интеграции исходных данных (в том числе данных с пространственной привязкой). Определен перечень индикаторов и форматы их визуализации для поддержки анализа текущей ситуации с развитием урбанизированной территории для лиц принимающих решения. Разработан и развернут с сети интернет сервис Панели индикаторов http://CityDashboard.ru/, отражающей совокупность исходных и модельных данных о развитии города Волгограда. 7. В текущем отчётном периоде второго этапа проектных исследований опубликована 31 научная работа в ведущих рецензируемых журналах и рецензируемых сборниках международных конференций, в том числе 11 статей в изданиях, индексируемых Web of Science и/или Scopus. Сделано 27 докладов на всероссийских и международных научных конференциях в России и за рубежом, пять из которых были приглашенными, в том числе два пленарных доклада международных конференций в Индии. В семи научно-практических мероприятиях принято очное участие, в том числе в Екатеринбурге, Нижнем Новгороде и Тамбове. Подготовлены три развернутых интервью с комментариями по тематике проектных работ и порядку грантовой поддержки РНФ для региональных телеканалов Волгоградской области, в рамках информационных программ популяризации науки в России.

Публикации

1. Анохин А.О., Парыгин Д.С., Садовникова Н.П., Финогеев А.А., Гуртяков А.С. Моделирование поведения интеллектуальных агентов на основе методов машинного обучения в моделях конкуренции Программные продукты и системы, Т. 36, № 1, С. 46–59 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.15827/0236-235X.141.046-059

2. Буров С.С., Парыгин Д.С., Рашевский Н.М. Разработка правил моделирования перемещения пешеходов Информационное общество: образование, наука, культура и технологии будущего, Выпуск 6, С. 187–196 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.17586/2587-8557-2022-6-187-196

3. Горлов Д.А., Рашевский Н.М., Дятлов К.А., Залинян А.К., Щербаков А.Г. Применение онтологической модели представления знаний в проектировании архитектурных объектов Природные и техногенные риски. Безопасность сооружений, № 6 (61), С. 22–25 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.55341/PTRBS.2022.61.6.001

4. Давтян А.Г., Шабалина О.А., Садовникова Н.П., Берестнева O.Г. Трансформация бизнес-моделей в контексте технологий Индустрии 4.0 Математические методы в технологиях и технике, № 5, С. 107–110 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.52348/2712-8873_MMTT_2023_5_107

5. Емельяненко С.А., Парыгин Д.С., Анохин А.О., Зеленский И.С., Ярцев В.С. Исследование одного аспекта городской экологии (на примере экологического следа новогодней ели) Социология города, № 3, С. 83–100 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.35211/19943520_2022_3_83

6. Зеленский И.С., Парыгин Д.С., Савина О.В. Оценка привлекательности недвижимости при комплексном развитии участка территории Информационное общество: образование, наука, культура и технологии будущего, Выпуск 6, С. 197–206 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.17586/2587-8557-2022-6-197-206

7. Зеленский И.С., Парыгин Д.С., Савина О.В., Финогеев А.Г., Гуртяков А.С. Effective Implementation of Integrated Area Development Based on Consumer Attractiveness Assessment Sustainability, Vol. 14(23), Art. no. 16239 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.3390/su142316239

8. Игнатьев А.В., Тырин В.В., Цапиев Д.Н., Саушкин Д.А. Применение нейронных сетей для определения основных характеристик автотранспортных потоков в городе Социология города, № 4, С. 70–80 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.35211/19943520_2022_4_70

9. Игнатьев А.В., Цыбулина Д.Ю., Куликов М.А., Парыгин Д.С. QGIS как инструмент разработки интерактивных карт городских общеобразовательных учреждений Социология города, № 2, С. 94–104 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.35211/19943520_2023_2_94

10. Парыгин Д.С. Поддержка принятия решений на основе данных с пространственной привязкой в задачах управления развитием урбанизированных территорий Математические методы в технологиях и технике, № 10, С. 109–116 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.52348/2712-8873_MMTT_2023_10_109

11. Рашевский Н.М., Парыгин Д.С., Куликов М.А., Садовникова Н.П., Игнатьев А.В. Проблема учета эколого-климатических факторов для уточнения методики расчета показателей качества городской среды Социология города, № 4, С. 44–57 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.35211/19943520_2022_4_44

12. Рашевский Н.М., Парыгин Д.С., Назаров К.Р., Синицын И.С., Феклистов В.А. Интеллектуальный анализ звукового ландшафта городской территории Социология города, № 1, С. 125–139 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.35211/19943520_2023_1_125

13. Рашевский Н.М., Садовникова Н.П., Ерещенко Т.В., Парыгин Д.С., Игнатьев А.В. Atmospheric Ecology Modeling for the Sustainable Development of the Urban Environment Energies, Vol. 16(4), Art. no. 1766 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.3390/en16041766

14. Савина О.В., Парыгин Д.С., Финогеев А.А., Чикин А.Д., Щербаков А.Г. Поддержка принятия решений по повышению энергоэффективности объектов городской инфраструктуры Социология города, № 4, С. 58–69 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.35211/19943520_2022_4_58

15. Садовникова Н.П., Савина О.В., Парыгин Д.С., Чураков А.А., Шуклин А.А. Application of Scenario Forecasting Methods and Fuzzy Multi-Criteria Modeling in Substantiation of Urban Area Development Strategies Information, Vol. 14(4), Art. no. 241 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.3390/info14040241

16. Смирнов М.А., Чикин А.Д., Ясенецкий А.В., Парыгин Д.С., Назаров К.Р. Мониторинг качества воздуха для построения экологически чистых маршрутов Инженерный вестник Дона, № 1 (97), С. 585–593 (год публикации - 2023)

17. Сулицкий М.В., Зеленский И.С., Садовникова Н.П., Финогеев А.Г., Катеринина С.Ю. Разработка интеллектуальной системы распознавания объектов для решения задач ситуационного управления в городе Современные наукоемкие технологии, № 7, С. 104–109 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.17513/snt.39702

18. Шуклин А.А., Садовникова Н.П., Гуртяков А.С. Подход к генерации новостной ленты о событиях в городе Информационное общество: образование, наука, культура и технологии будущего, Выпуск 6, С. 219–227 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.17586/2587-8557-2022-6-219-227

19. Щербаков А.Г., Парыгин Д.С., Саушкин Д.А., Шиганов Р.Я., Горлов Д.А. Создание цифрового двойника образовательного кампуса на этапе эксплуатации: перспективы применения Природные и техногенные риски. Безопасность сооружений, № 6 (61), С. 30–34 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.55341/PTRBS.2022.61.6.003

20. Анохин А.О., Ерещенко Т.В., Парыгин Д.С., Хорошун Д.А., Калягина П.А. Applying Machine Learning and Agent Behavior Trees to Model Social Competition Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 784, P. 256–265 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.1007/978-3-031-44146-2_26

21. Атцер Д., Рашевский Н.М., Парыгин Д.С., Гуртяков А.С., Катеринина С.Ю. Intelligent Assessment of the Visual Ecology of the Urban Environment Proceedings of the 2nd International Conference on Technological Advancements in Computational Sciences, P. 361–366 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.1109/ICTACS56270.2022.9988692

22. Галянина П., Садовникова Н.П., Смирнова Т.В., Залинян А.К., Баранова Е.С. Ontological Model of Knowledge Representation for Assessing the City Visual Environment Quality Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 783, P. 130–139 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.1007/978-3-031-44097-7_13

23. Давтян А.Г., Шабалина О.А., Садовникова Н.П., Парыгин Д.С., Берестнева О.Г. Business Model Innovation: Considering Organization as a Form of Reflection of Society Communications in Computer and Information Science, Vol. 1909, P. 206–219 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.1007/978-3-031-44615-3_14

24. Данилов И.А., Шуклин А.А., Зеленский И.С., Гуртяков А.С., Куликов М.А. Spatial Data Analysis for Decision Support in Urban Infrastructure Development Planning Communications in Computer and Information Science, Vol. 1909, P. 568–578 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.1007/978-3-031-44615-3_40

25. Данилова Л.О., Гуртяков А.С., Хорошун Д.А. Автоматизация обработки данных аэрофотосъемки при построении цифровой модели рельефа Актуальные проблемы компьютерного моделирования конструкций и сооружений, С. 285–287 (год публикации - 2023)

26. Игнатьев А.В., Куликов М.А., Парыгин Д.С. Assessing City Green Spaces by Voluntary Geographic Information Proceedings of the 1st International Conference on Methods, Models, Technologies for Sustainable Development, P. 103–108 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.5220/0011555500003524

27. Парыгин Д.С., Ясенецкий А.В., Феклистов В.А. Разработка цифровых моделей участков городского пространства с использованием современных игровых движков Актуальные проблемы компьютерного моделирования конструкций и сооружений, С. 321–323 (год публикации - 2023)

28. Рашевский Н.М., Парыгин Д.С., Назаров К.Р., Синицын И.С., Феклистов В.А. Intelligent Assessment of the Acoustic Ecology of the Urban Environment Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 784, P. 91–100 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.1007/978-3-031-44146-2_9

29. Рашевский Н.М., Щербаков А.Г., Чикин А.Д. О применении онтологического инжиниринга при реализации технологий информационного моделирования в строительстве Актуальные проблемы компьютерного моделирования конструкций и сооружений, С. 99–101 (год публикации - 2023)

30. Хайров А.В., Шабалина О.А., Садовникова Н.П., Катаев А.В., Петрова Т.М. Computer-Aided Development of Adaptive Learning Games Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 784, P. 354–362 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.1007/978-3-031-44146-2_37

31. Шуклин А.А., Парыгин Д.С., Гуртяков А.С., Савина О.В., Рашевский Н.М. Synthetic News as a Tool for Evaluating Urban Area Development Policies Proceedings of the 8th International Conference on Engineering and Emerging Technologies (ICEET), P. 1–6 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.1109/ICEET56468.2022.10007405

32. Садовникова Н.П., Шабалина О.А., Гурьев В.В., Воронина А.А. Система поддержки разработки и эксплуатации мобильных приложений -, 2023618672 (год публикации - )

33. Садовникова Н.П., Шабалина О.А., Гурьев В.В., Воронина А.А. Модуль оценки вовлеченности пользователей ПО -, 2023618692 (год публикации - )

34. Цыганков В.А., Шабалина О.А., Садовникова Н.П. Программа для изучения воздействия параметров на скорость работы генетического алгоритма на Unity -, 2023663400 (год публикации - )