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 24-19-00823
НазваниеРазработка научных основ и интеллектуальной технологии создания и применения интегрированной автоматизированной системы проактивного мониторинга сложных агробиотехнических объектов
РуководительСоколов Борис Владимирович, Доктор технических наук
Организация финансирования, регион Федеральное государственное бюджетное учреждение науки "Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук", г Санкт-Петербург
| Период выполнения при поддержке РНФ | 2024 г. - 2026 г. |
Конкурс№92 - Конкурс 2024 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами».
Область знания, основной код классификатора 09 - Инженерные науки, 09-608 - Инженерно-технические и информационные автоматизированные системы мониторинга биоресурсов, биосферы и технических систем
Ключевые словаинтегрированная автоматизированная система проактивного мониторинга, автоматизация мониторинга, комплексная автоматизация, автоматизация контроля, автоматизация оценивания, автоматизация анализа, автоматизация диагностики, автоматизация прогнозирования, агробиотехнические объекты, проактивный мониторинг кормопроизводства, проактивный мониторинг агробиотехнических объектов, проактивный мониторинг сельского хозяйства.
Код ГРНТИ50.01.85
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
В проекте в качестве базовой концепции автоматизации процессов мониторинга предложен переход от традиционно используемого реактивного мониторинга состояний сложных агробиотехнических объектов (САБО), в ходе которого в реальном масштабе времени происходит выявление и диагностика уже произошедших инцидентов, к проактивному мониторингу состояний САБО, реализуемому в ходже превентивного оценивания состояний САБО (с заранее заданными интервалами контроля), либо предиктивного (с непрерывным контролем и диагностированием САБО) оценивания, анализа и упреждающего многовариантного прогнозирования состояний САБО с целью своевременного обнаружения, локализации и предотвращения непредвиденных нарушений жизнедеятельности агробиологических и технических элементов и подсистем САБО, вызванных болезнями (для агробиологических объектов), сбоями, отказами (для технических объектов). Кроме того, проактивный мониторинг предполагает оценивание не только отдельных параметров, но и структур, связывающих данные параметры, что позволяет за меньшее время (с большей оперативностью) выявлять, локализовать и парировать возникающие проблемы по сравнению с традиционными подходами к решению задач мониторинга, поскольку используется дополнительная информация о текущих и прогнозируемых структурных состояниях САБО. Известно, что интеллектуальную основу всякой современной АС мониторинга САБО составляет соответствующее специальное программно-математическое обеспечение (СПМО). Однако анализ существующих отечественных и зарубежных версий СПМО показывает, что они не позволяют комплексно оценить, анализировать и прогнозировать биохимические, тепло массообменные, физические и системотехнических параметры САБО и их взаимовлияние в процессе функционирования данных объектов. Говоря о программно-техническом уровне реализации АС мониторинга САБО следует отметить, что, во-первых, в подавляющем большинстве случаев мониторинг состояний САБО автоматизирован лишь частично, а результаты носят констатирующий характер, т.е. операторам АС предоставляются данные о текущих состояниях отдельных элементов, а не объекте контроля в целом. Интегральную оценку состояний САБО в таких системах выполняют операторы вручную и реактивно. При этом некачественный и несвоевременный мониторинг состояний САБО, вызванный ошибками в процессе их оценивания, невыполнением работ в надлежащий срок, неполным сбором информации, неполным приведением её к единому виду, в конечном итоге, ведет к снижению качества выпускаемой продукции (в нашем случае, сельскохозяйственной продукции). Во-вторых, современные АС мониторинга САБО, в большинстве своем являются зарубежными программными системами, которые между собой не интегрированы. Таким образом в условиях существующих жестких зарубежных санкций особую актуальность, научную и практическую значимость начинают приобретать вопросы создания и применения отечественной интегрированной АС проактивного мониторинга САБО, позволяющей осуществить гармоничное объединение с существующими отечественными и зарубежными АС рассматриваемого класса. В целом для обеспечения требуемой степени качества и оперативности решения задач проактивного мониторинга САБО необходимо, во-первых, обеспечить алгоритмизацию процессов смысловой интерпретации состояний их функционирования и, во-вторых, обеспечить проактивное решение этой задачи на различных этапах жизненного цикла (ЖЦ) САБО. Для этого в проекте будут разработаны новые научные основы и интеллектуальная технология, позволяющие в практической деятельности осуществить переход от эвристической алгоритмизации перечисленных процессов к последовательности целенаправленных теоретически и методически обоснованных этапов построения СПМО оценивания и анализа состояний САБО как интеллектуального ядра АС мониторинга САБО, адаптивных к возможным изменениям структур АС мониторинга.
Ожидаемые результаты
Результат №1.
Методология создания и применения интегрированной автоматизированной системы проактивного мониторинга состояния сложных агробиотехнических объектов (САБО) на основе извлечения, формализации, обработки и использования данных, информации, а также явных и неявных знаний экспертов и работников сельскохозяйственного производства (СХП) о рассматриваемой предметной области, с использованием концепций и принципов, развиваемых в рамках системно-кибернетического, функционально-стоимостного и онтологического подходов.
Разрабатываемые научно-методические основы создания и применения автоматизированной системы проактивного мониторинга состояний САБО позволят перейти от изолированного описания распределенных подсистем СХП к их представлению как целостной системы, состоящей из совокупность совместно действующих, находящихся в определенных отношениях друг с другом элементов, образующих функциональное целостное единство в материально-энергетическом, информационном пространствах.
Отличия результата №1.
Результаты научного проекта будут отличаться отсутствием методологических и методических ошибок решениях задач проактивного мониторинга системного взаимодействие внутренних, внешних, объективных и субъективных связей (их комбинаций), возникающих в процессе скоординированного функционирования агробиологических и технических объектов, входящих в состав САБО. Разрабатываемые в рамках проекта методологические основы позволят в дальнейшем конструктивно согласовать неоднородные неопределенные, неполные данные, возникающие в процессе функционирования САБО, и явные и неявные общесистемные знания экспертов и работников СХП на основе использования созданных интеллектуальных интерфейсов, позволяющих непрограммирующим пользователям вносить свои коррекции в ранее разработанные модели предметной области.
Научная значимость результата №1.
В качестве методологической основы при разработке автоматизированной системы (АС) проактивного мониторинга состояний САБО выдвигается утверждение о том, что процессы мониторинга функционирования САБО различной природы и назначения на функциональном уровне их рассмотрения имеют существенно меньшее и вполне обозримое разнообразие, чем разнообразие их конструктивных реализаций. Основываясь на этом утверждении, в проекте предполагается выявить и детализировать все функции, выполняемые при проактивном мониторинге состояний САБО, безотносительно к их физической природе, постепенно детализируя эти функции и структуры применительно к особенностям реализации отдельных классов систем. Такой подход должен обеспечить, во-первых, требуемое свойство универсальности и многофункциональности технологии проактивного мониторинга состояний САБО и, во-вторых, возможности ее специализации для конкретных САБО.
Общественная значимость результата №1.
Развитие прикладных научно обоснованных подходов к созданию и эксплуатации АС проактивного мониторинга САБО на основе отечественного модельно-алгоритмического и программно-информационного обеспечения систем в условиях настоящего времени обеспечит возможность эффективного ответа российского общества на большие вызовы, связанные с импортозамещением существующих (информационных технологий) ИТ и систем, а также необходимостью разработки и реализации общенациональных проектов, направленных на создание функционально устойчивых интегрированных систем проактивного мониторинга состояния сложных территориально распределённых агробиотехнических ресурсов СХП РФ.
Уровень исследований, направленных на получение результата №1.
Мировой уровень исследований подтверждается соответствием заявленной цели проекта основным направлениям развития современных АС управления и мониторинга САБО и СХП, а также тем, что проводимые исследования базируются на фундаментальных и прикладных результатах, полученных в междисциплинарной отрасли системных знаний.
Практическая значимость результата №1.
Практическая значимость состоит в том, что полученные результаты будут использованы для разработки новых технологий повышения качества разработки, структурно-функциональной адаптации АС проактивного мониторинга САБО на различных уровнях (материальном, информационном, агробиотехънническом).
Результат №2
Обобщенное концептуальное и формальное полимодельное описание процесса проактивного мониторинга состояния сложных агробиотехнических объектов сельскохозяйственного предприятия на основе создания соответствующей взаимосвязанной системы цифровых двойников с использованием методологии и технологий комплексного предсказательного моделирования, а также гибридных классификационных или регрессионных (в зависимости от типа экспертной информации и данных функционирования САБО) моделей машинного и глубокого обучения, позволяющих извлекать и использовать информацию из реальных или модельных данных функционирования САБО, а также гибридных классификационных или регрессионных (в зависимости от типа экспертной информации и данных функционирования САБО) моделей машинного и глубокого обучения, позволяющих извлекать и использовать информацию из реальных или модельных данных функционирования САБО.
Предлагаемые в проекте новые обобщенное концептуальное и формальное полимодельное описания процессов проактивного мониторинга состояний САБО с использованием методологии и технологий комплексного предсказательного моделирования позволят на единой базе перейти от фрагментарного и неупорядоченного решения рассматриваемых задач к целенаправленному применению методов и алгоритмов интеллектуального проактивного многокритериального оценивания состояний САБО на основе корректного применения цифровых двойников, учитывающих поступающие от САБО данные, информацию и знания, а также гибридных классификационных или регрессионных моделей машинного и глубокого обучения, учитывающих и использующих неоднородные данные о функционировании САБО,
При этом за счет того, что наряду с мониторингом состояний САБО будет осуществляться мониторинг и предсказательное моделирование структурной динамики САБО и его АС планируется получение оценки обобщенного состояний САБО за меньшее время и с меньшими затратами ресурсов по сравнению с традиционными подходами к решению рассматриваемых задач.
Отличия результата №2.
В качестве основного объекта исследования в проекте будет выбран не цифровой двойник (ЦД) САБО, а его обобщение, которое было названо развивающейся ситуацией (РС), описывающей взаимодействующую четверку, включающую в себя: субъекта либо субъектов (в интересах которых осуществляется предсказательное моделирование и проактивный мониторинг), объект оригинал (в нашем случае САБО), модель (модели) САБО и среду. Базируясь на результатах современной теории эффективности целенаправленных процессов, а также теории управления и моделях машинного и глубокого обучения, будет проведена системно-управленческая интерпретация исследуемых задач проактивного мониторинга и предсказательного моделирования. В результате появится возможность использовать предлагаемое описание РС на конструктивном уровне для оценивания, анализа и многокритериального выбора наиболее предпочтительных технологий и программ проактивного мониторинга САБО.
Научная значимость результата №2.
Состоит в разработке методов автоматизации и интеллектуализации процессов проактивного мониторинга состояний САБО в реальном масштабе времени, позволяющих в практической деятельности осуществить переход от эвристической алгоритмизации этих процессов к последовательности целенаправленных теоретически и методически обоснованных этапов построения алгоритмов анализа состояний, адаптивных к возможным изменениям структур САБО(например, технологической, технической, информационной) различного назначения. Это позволит, во-первых, существенно снизить трудоемкость процессов построения таких алгоритмов и требования к квалификации их разработчиков за счет перевода этих процессов из категории «искусство» в категорию «технология». Во-вторых, - расширить функциональные возможности алгоритмов анализа состояний до необходимого уровня и обеспечить адаптацию их свойств к целям функционирования, к возможным изменениям структур САБО и к особенностям взаимодействия операторов с САБО.
Общественная значимость результата №2.
Для тех многочисленных организационно-технических задач, рассматриваемых в представленном проекте, которые до последнего времени на практике решались эвристически, будет разработано модельно алгоритмическое обеспечение, позволяющее каждый раз при принятии управленческих решений оценивать их эффективность с точки зрения долгосрочных перспектив и целей существующих и создаваемых в будущем САБО. Разработанное в проекте математическое и программное обеспечение (прототип программного комплекса) станет опорой для формирования научно-технического задела, который будет иметь долгосрочные перспективы для обеспечения функциональной устойчивости отечественных СХП, что имеет большую важность в современных условиях, требующих не только импортозамещения, но импортоопережения.
Уровень исследований, направленных на получение результата №2.
Полученные в рамках гранта результаты будут соответствовать мировым результатам, т.к. на модельно-алгоритмическом уровне до настоящего времени не удавалось использовать на конструктивном уровне принципы и методы предсказательного моделирования и системно-кибернетического, функционально-стоимостного, онтологического подходов при формальном описании и решении задач проактивного мониторинга САБО на всех уровнях иерархии. Мировой уровень полученных результатов также определяется ранее полученными и планируемыми публикациями участников проекта.
Практическая значимость результата №2.
Практическая значимость состоит в том, что в результате реализации проекта в виде соответствующего прототипа программного комплекса (ПрК) дальнейшем будет повышена оперативность и обоснованность результатов предсказательной аналитики, получаемой на основе применения интегрированных АС проактивного мониторинга состояний САБО.
Результат №3
Научные основы решения задач проактивного мониторинга состояния сложных агробиотехнических объектов сельскохозяйственного предприятия, включающие в себя:
• методы, алгоритмы, методики и унифицированные языковые средства представления и обработки данных, информации, явных и неявных знаний о состоянии САБО как объектов проактивного мониторинга;
• гибридные классификационные или регрессионные (в зависимости от типа экспертной информации и данных функционирования САБО) модели машинного и глубокого обучения анализа данных функционирования САБО, позволяющие извлекать из них полезную информацию и решать задачу определения состояния функционирования САБО (или прогнозирования показателей функционирования САБО);
• гибридные классификационные или регрессионные (в зависимости от типа экспертной информации и данных о функционировании САБО) модели машинного и глубокого обучения анализа данных функционирования САБО, позволяющие извлекать из них полезную информацию и решать задачу определения состояния функционирования САБО (или прогнозирования показателей функционирования САБО);
• методы, методики и алгоритмы автоматического синтеза программ мониторинга состояний САБО по заданной цели анализа с возможностью их верификации и оптимизации;
• методы, методики и алгоритмы многокритериального оперативного структурно-функционального синтеза облика АС мониторинга состояний САБО.
Новое модельно-алгоритмическое обеспечение сделает возможным одновременное и взаимосвязанное решение как задачи оперативного синтеза программ проактивного мониторинга состояний САБО на базе разработанных ранее оригинального полимодельного описания, так и задачи оперативного структурно-функционального синтеза облика АС мониторинга состояний САБО. Другими словами, на единой модельно-алгоритмической основе будут формализованы и решены одновременно как задачи синтеза скоординированных программ упреждающего мониторинга состояния агробиотехнических объектов, так и задачи синтеза облика и программ управления соответствующей АС мониторинга состояний САБО в динамически изменяющейся обстановке.
Отличия результата №3.
Новые комбинированные методы и алгоритмы синтеза программ автоматического анализа измерительной информации о состоянии САБО и синтеза соответствующей АС проактивного мониторинга САБО будут отличаться от существующих методов и алгоритмов тем, что позволят:
1. Во-первых, в интерактивном режиме осуществлять интеллектуальную обработку данных и знаний о состоянии САБО разнотипных как по своей физической природе (например, функциональные параметры, диапазонные параметры, сигнальные и кодовые параметры, комбинированные параметры), так и формам представления безотносительно к их видовой принадлежности.
2. Во-вторых, обеспечат автоматический синтез альтернативных схем программ анализа для достижения заданной цели анализа состояний САБО в условиях динамически изменяющейся обстановки.
3. В третьих, разработка и применение гибридных моделей машинного и глубокого обучения позволит оценивать и прогнозировать состояние функционирования САБО, используя одновременно информацию и данные о результатах функционирования САБО, а также экспертные знания для генерации эталонной разметки обучающих наборов данных. Применение в гибридных моделях машинного и глубокого обучения последовательно в рамках одной классификационной или регрессионной модели одномерных сверточных и рекуррентных блоков позволяет с одной стороны отбирать существенные для анализа признаки и выделять шаблоны информации, с другой – эффективно анализировать последовательности данных. В целом это позволяет повысить адекватность и качество классификационных и регрессионных моделей САБО по сравнению негибридными моделями машинного и глубокого обучения.
Научная значимость результата №3.
Разработанные по результатам проекта методика и комбинированные методы и алгоритмы проактивного мониторинга состояний САБО и их многокритериального структурно-функционального оценивания, а также синтеза облика АС проактивного мониторинга состояний САБО, расширят теоретический базис, связанный, во-первых, с конструктивной интеграцией экспертных знаний с результатами, получаемыми с использованием оптимизационных математических, логико-лингвистических, логико-алгебраических моделей, моделей машинного и глубокого обучения, описывающих рассматриваемую предметную область, во- вторых, с комплексным применением системно-кибернетического, квалиметрического и предиктивного подходов к многовариантному прогнозированию возможных будущих состояний САБО в динамически изменяющихся условиях.
Общественная значимость результата №3.
Развитие подходов к реализации программно-математического обеспечения разработки и применения автоматизированных систем проактивного мониторинга состояний САБО позволит повысить:
1. Качество существующих и перспективных СХП. Это в дальнейшем приведет к снижение удельных издержек в стоимости товаров народного потребления.
2. Повысить гибкость, надежность и информационную емкость используемых программных средств, что в целом сможет повысить эффективность применения системы информационного обеспечения и управления рассматриваемыми объектами.
3. Сократить на порядок (в 10 и более раз) время выполнения анализа измерительной информации о состоянии САБО, обеспечив получение результатов анализа в реальном масштабе времени поступления измерений с достаточным уровнем их достоверности.
4. По крайней мере в 2 раза сократить время подготовки исходных данных для проактивного мониторинга по наиболее часто ставящимся на информационное обслуживание САБО.
5. В 2 и более раз сократить время разработки (проектирования) исполнительной информационной подсистемы, входящей в состав АС проактивного мониторинга состояния САБО в реальном масштабе времени.
6. Обеспечить экономию средств, затрачиваемых на разработку соответствующего специального программного обеспечения мониторинга состояний САБО на 10-20%.
Уровень исследований, направленных на получение результата №3.
В проекте на программном уровне будет реализовано принципиально новое модельно-алгоритмическое обеспечение решения задач проектирования и эксплуатации интеллектуальных автоматизированных систем проактивного мониторинга состояний САБО на материальном, энергетическом, информационном и агробиологическом уровнях. Данный процесс будет комплексно автоматизирован. Аналогов разрабатываемого модельно-алгоритмического обеспечения решения задач проектирования и эксплуатации интеллектуальных автоматизированных систем проактивного мониторинга состояний САБО в мире к настоящему времени нет, т.к. данное обеспечение базируется на двух оригинальных прикладных теориях, разработанных авторами проекта, а именно: теории проактивного мониторинга и управления структурной динамикой САБО, а также теории многокритериального оценивания, анализа и выбора моделей, которую исполнители проекта назвали квалиметрией моделей и полимодельных комплексов.
Практическая значимость результата №3.
Предлагаемая в рамках проекта модельно-алгоритмическом, а далее и программная декомпозиции обеспечивают возможность беспрепятственной работы пользователей различных уровней - от разработчиков СПМО и АС в целом, технологов и аналитиков до технических специалистов и работников СХП с созданным вариантом прототипа программного комплекса проактивного мониторинга состояний САБО.
Результат №4.
Результат разработки объектно-ориентированной спецификации программного комплекса проактивного мониторинга состояний САБО сельскохозяйственного предприятия и ее реализация в виде демонстрационного образца этого комплекса, базирующегося на сервис- и событийной-ориентированной архитектуре.
Предполагается, что реализованные в виде соответствующего прототипа специального программно-математического обеспечения решения позволят, во-первых, обосновать выбор наиболее предпочтительных технологий интеллектуального проактивного мониторинга состояний САБО на различных этапах ЖЦ, во-вторых, повысить показатели оперативности и достоверности их решения, равно как и выработки соответствующих рекомендаций, обеспечивающих повышение качества принимаемых управленческих решений в различных условиях обстановки. Вместе с тем будет:
1) обеспечена наблюдаемость изменения состояний САБО на протяжении всего его ЖЦ;
2) преодолена фрагментарная автоматизация и реализован поэтапный переход к сквозным технологиям цифровизации ЖЦ СХП;
3) автоматизированы процессы формирования цифровых двойников САБО на всех этапах ЖЦ;
4) разработана и внедрена применительно к АС проактивного мониторинга состояний САБО интеллектуальная технология аналитической обработки и анализа распределенных неоднородных данных, информации и знаний;
5) реализована концепция единого информационного пространства, базирующаяся на интегрированных информационных ресурсах, инфраструктуре доступа и обмена полной, непротиворечивой, достоверной и актуальной информацией;
Все вышеизложенное позволит создать интегрированную информационную модель САБО СХП и средств, обеспечивающих единые принципы интерпретации, обработки, анализа и представления данных, информации и знаний.
Дополнительно будут реализованы прототипы интеллектуальных предметно-ориентированные интерфейсов доступа и автоматизированного информационного взаимодействия в кооперации заинтересованных участников процессов создания сельскохозяйственной продукции.
Отличия результата №4.
Решение задачи № 4 обеспечит достижение полноты, целостности, актуальности и доступность информации о САБО в любой момент времени. Будет разработана сквозная и замкнутая «No-Code» технология информационно-аналитического обеспечения управленческой деятельности заинтересованных пользователей, связанных с ЖЦ СХП. Данная технология в РФ получила название технологии “программирования без программирования (No-code)”. Разработанный прототип программного комплекса предназначен для: сбора, накопления, верификации, долговременного хранения данных, информации и знаний о процессах разработки, производства, эксплуатации и применения САБО и соответствующей АС мониторинга (их составных частей, подсистем); интеграции данных и приложений информационной инфраструктуры заинтересованных организаций в единую распределенную систему баз данных и знаний; обеспечения реализации, функционирования, поддержания целостности и контроля единого информационного пространства участников технологического цикла; обеспечения защиты информации и сквозного санкционированного доступа к базам консолидируемых данных и знаний; каталогизации виртуальных паспортов агробиотехнических объектов и их цифровых двойников в соответствии с нормативными документами; оперативного обмена актуальной и достоверной информацией об их состоянии между потребителями и поставщиками исходных данных
В рамках указанной операционной среды могут параллельно выполняться следующие объектно-ориентированные этапы проектирования:
• информационное концептуальное моделирование введения параметров (концептуальных понятий предметной области), групп параметров, задание правил сегментации области значений вводимых параметров (для осуществления качественного анализа предметной области и перехода от непрерывно-значных показателей свойств объекта анализа к дискретным);
• формирование поведенческой модели процесса автоматизированного анализа - задание вычислительных модулей (как интеллектуальных агентов) и их метасистем (коллективов агентов), создание поведенческой модели может производиться с использованием визуального языка проектирования операторов схем;
• генерация графического пользовательского интерфейса (GUI), предназначенного для визуализации результатов автоматизированного анализа измерительной информации (ИзИ);
• автоматический синтез корректной метапрограммы автоматизированного анализа ИзИ для ее реализации в сетевой среде проектируемой информационной системы. На этом этапе выполняется комплексная автоматическая верификация всех введенных конечным пользователем данных и синтезируется максимально параллельная программа автоматизированного анализа ИзИ на языке внутреннего представления;
• проведение сеансов автоматизированного анализа, в ходе которых обеспечивается оперативная реконфигурация программного комплекса при необходимости переключения схемы вычислений от одной к другой цели анализа. Все перечисленные этапы могут выполняться независимо - для разных подсистем объекта анализа и совместно с процессом доработки (сопровождения) операционной среды, также состоящей из отдельных подсистем.
Научная значимость результата №4.
Научная значимость результат №4 состоит в создании принципиально нового подхода к проектированию и применению проактивного мониторинга состояния САБО на основе комплексной разработки и использования, во-первых, киберфизических систем, обеспечивающих, соответствующие процессы управления с обратной связью постоянно актуализируемой и обрабатываемой информацией, и, во-вторых, интеллектуальных интерфейсов с элементами визуального программирования, позволяющих различным категориям пользователей (экспертов, операторов, работников СХП) на профессиональном языке осуществлять адаптивное взаимодействие с АС проактивного мониторинга САБО на всех этапах ЖЦ.
Дополнительно будут определены основные направления использования разработанного унифицированного языка представления и обработки данных, информации и знаний о состоянии САБО и состоянии соответствующей системы мониторинга, а также инструментальных средств визуализации примитивов данного языка, что позволяет конечному пользователю (агроному, зоотехнику, животноводу) реализовывать на практике современную методологию сквозного проектирования и использования АС проактивного мониторинга состояний САБО. Данная методология будет строиться на основе обобщенной информационной модели объекта анализа и объединяет все этапы создания программного продукта в рамках интегрированной операционной среды проектирования, обеспечивающей параллельную разработку программных средств информационной системы анализа, их кодирование и тестирование.
Результат № 4 является фундаментальным научным заделом для создания доверенных интеллектуальных информационно-аналитических систем поддержки ЖЦ САБО СХП на основе отечественных аппаратно-программных компонентов и информационного обеспечения.
Общественная значимость результата №4.
На практике на основе агрегирования, согласования, анализа и приведения к единому виду данных, информации и знаний о процессах проектирования, производства и эксплуатации элементов и подсистем САБО по окончании проекта планируется сформировать прототип единого виртуального паспорта САБО.
Выявленные закономерности как результаты применения разработанного программно-математического обеспечения внесут заметный вклад в решение проблемы поиска путей эффективного ответа российского общества на большие вызовы с учетом взаимодействия человека и природы, человека и технологий. Разработка и внедрение на практике в СХП созданного в проекте прототипа отечественного программного продукта расширит возможности по реализации существующего и формирования на этой основе принципиально нового структурно-функционального и транспортно-логистического потенциала, связанного с перспективными СХП РФ в рамках технологий промышленного Интернета вещей в сельскохозяйственном хозяйстве.
Уровень исследований, направленных на получение результата №4.
Следует заметить, что до последнего времени вопросы проактивного мониторинга состояний САБО в СХП на заявленном в проекте уровне не рассматривались, т.к. при использовании традиционных методов исследователи сталкивались с задачами преодоления большой размерности, нелинейности, нестационарности, многокритериальности. В тоже время опора на перспективные научно-технические подходы, базирующие на последних научных результатах, полученных в междисциплинарной отрасли системных знаний (прежде всего, в системологии, кибернетике и неокибернетике, информатике и ее основным направлением, связанным с искусственным интеллектом) представленных в современных работах отечественных и зарубежных научных школ, обеспечат создание качественно новых результатов, которые не удавалось достичь ранее.
Современное состояние технологий интеграции данных, информации и знаний в настоящее время не позволяет эффективно решать множество практических задач информационно-аналитического обеспечения проактивного мониторинга и управления САБО из-за функциональной ограниченности существующих подходов, которые предполагают лишь консолидацию данных (без учета их семантики) на том или ином уровне информационного взаимодействия потребителей и поставщиков информации; на текущий момент задача автоматизации информационно-аналитической поддержки ЖЦ САБО не получила полноценной реализации ни в отечественных, ни в зарубежных технологиях и программных системах из-за отсутствия комплексности их рассмотрения и интеграции данных, информации и знаний в рамках имеющихся и перспективных АС; существующие инструментальные среды, платформы, модели, методы и технологии, потенциально применимые для решения указанной задачи, предназначены для решения частных задач и в существующем виде не удовлетворяют комплексу требований, предъявляемых к процессам автоматизированного формирования единого виртуального паспорта САБО; существующие программные продукты и технологии, лежащие в их основе, существенно обеднены в части проведения комплекса аналитических расчетов, связанных с оцениванием обобщенного состояний САБО с учетом его биофизических и системотехнических компонент на всех этапах их ЖЦ; существующие программные продукты не удовлетворяют требованиям по импортозамещению и снижению доли иностранной продукции в Российской Федерации.
Практическая значимость результата №4.
Разработанный прототип программного комплекса проактивного мониторинга состояний САБО может быть использован при создании программных комплексов конкретных информационно-аналитических систем (ИАС) интеллектуальной поддержки ЖЦ СХП, которые в настоящих условиях особо критичны к возникновению аварийных и нештатных ситуаций, особенно в зонах рискованного земледелия.
Результат №5.
Результаты решения и исследования конкретных прикладных задач проактивного мониторинга процессов производства сельскохозяйственной продукции, а также получения новых положительных эффектов и выигрышей.
В целом создание и внедрение предлагаемой интегрированной автоматизированной системы проактивного мониторинга САБО СХП позволит получить на практике следующие положительные эффекты:
- повышение оперативности и качества информационного взаимодействия подсистем СХП при совместной разработке и производстве сельскохозяственной продукции путем создания системы интеграции и интеллектуализации информационных технологий, относящихся к различным этапам ЖЦ САБО;
- обеспечит повышение качества выпускаемой продукции путем создания эффективной системы сбора и анализа информации о дефектах и недостатках сельскохозяйственной продукции на всех этапах ЖЦ САБО;
- повысит эффективности деятельности СХП за счет сокращения издержек при производстве сельскохозяйственной продукции;
- появится возможность в режиме реального времени отслеживать деятельность всех включенных в процесс автоматизации и интеллектуализации САБО, их загруженность, состояние технологий и т.д.;
- повышение оперативности и эффективности принятия решений в процессе управления СХП путем использования непрерывной информации обо всех технологических изменениях и её оперативного анализа.
Отличия результата №5.
Рекомендации, полученные по результатам применения разработанного прототипа программного комплекса для решения прикладных задач проактивного мониторинга состояний САБО, будут носить ярко выраженный практический характер.
Так, в рамках разработанной интеллектуальной информационной технологии и прототипа программного комплекса проактивного мониторинга состояний САБО будет предложено новое распределение обязанностей специалистов, участвующих в проектировании и сопровождении АС проактивного мониторинга САБО. Данная технология и АС позволят привлекать непосредственно конечных пользователей (агрономов, механизаторов, зоотехников, животноводов) к работам по созданию как СПМО, так и специализированной операционной среды АС проактивного мониторинга состояний САБО на всех этапах ее проектирования и применения. При этом формирование (синтез) АС проактивного мониторинга состояний САБО с использованием специализированных средств операционной среды в полном объеме будут осуществлять совместно ИТ специалисты и конечные пользователи - специалисты по эксплуатации СХП. Предлагаемое новое распределение обязанностей специалистов, участвующих в создании и эксплуатации программного обеспечения АС проактивного мониторинга состояний САБО, способствует дальнейшему повышению ее качества и эффективности за счет непосредственного привлечения знаний высоко квалифицированных пользователей, имеющих большой практический опыт работы в своих предметных областях.
Будет разработана и реализована технология интерактивного итерационного режима сквозного проектирования АС, обеспечивающая эффективное взаимодействие всех участников проекта и согласование их интересов, что позволит сократить сроки разработки АС проактивного мониторинга состояний САБО за счет совмещения во времени большинства проектных и эксплуатационных работ (производства кормов из трав и последующего производства молока).
Научная значимость результата №5.
Научная значимость создаваемого прототипа программного комплекса для решения прикладных задач проактивного мониторинга состояний САБО состоит в его унифицированности и многофункциональности, которые позволят в дальнейшем реализовать на практике широкий спектр АС проактивного мониторинга состояний САБО, а также соответствующих информационно-аналитических систем поддержки ЖЦ как САБО, так и их АС проактивного мониторинга и управления.
В проекте также будет реализован прототип единого виртуального паспорта САБО СХП, содержащий согласованную и корректную информацию об их состоянии однозначно воспринимаемую пользователями на всех этапах жизненного цикла. Разработанный прототип программного комплекса будет обеспечивать формирование и использование виртуального паспорта элементов и подсистем СХП, оперируя не только с традиционными документами и файлами, но и с формализованными, постоянно актуализируемыми с помощью соответствующих киберфизических систем (в т.ч. ЦД), информационными моделями САБО, содержащими данные, информацию и знания о биообъектах, технических подсистемах и элементах, однозначно воспринимаемыми всеми участниками их ЖЦ.
Более того, на основе проактивного мониторинга управления ЖЦ САБО СХП можно будет на практике перейти от технологий событийного и планово-предупредительных управления к технологиям обслуживания их по фактическому состоянию, определяемому в реальном масштабе времени на основе информации о состоянии объекта, получаемой от киберфизических систем и ЦД.
Общественная значимость результата №5.
В результате реализации проекта будут получены следующие эффекты:
- своевременное выявление и гарантированная оперативная ликвидация нештатных и предаварийных ситуаций при проектировании и эксплуатации САБО и их АС проактивного мониторинга (вызванных, например, случайно изменяющимися погодно-климатическими, техническими, организационными и технологическими воздействиями, либо их комбинациями) за счет повышения в 2 раза объема и качества обрабатываемой информации и увеличения на 30% времени на принятие проактивных управленческих решений в ИАС САБО;
- повышение до 80% общего количества аналитически обосновываемых и принимаемых управленческих решений за счет систематизации исходных данных и знаний при наличии в них некорректных сведений и применения многокритериального анализа и выбора большего числа альтернатив по сравнению с эвристическими подходами;
- сокращение на 50% времени планирования и принятия управленческих решений на основе их полимодельного описания и за счет комплексной обработки и анализа в реальном масштабе времени информации о агробиотехнических объектах и ресурсах;
- сокращение на 50% времени на принятие решений при проактивном многовариантного прогнозирования и диагностирования состояний САБО СХП и контекстной выдачи советов оператору в аварийных и нештатных ситуациях;
- сокращение в 10-15 раз длительности цикла разработки и внедрения новых версий автоматизированных систем проактивного мониторинга САБО за счет глубинной интеграции и согласованности информационных потоков и ресурсов, а также использования прототипов уникальных человеко-машинных интеллектуальных интерфейсов и средств визуального проектирования;
- уменьшение на 15% времени обслуживания агробиотехнических систем за счет новых киберфизических систем (в т.ч. ЦД) проактивного мониторинга зернового кормопроизводства;
- уменьшение на 30% времени простоя САБО на этапе зернового кормопроизводства за счет применения модели проактивного мониторинга процессов эксплуатации элементов и подсистем СХП.
Уровень исследований, направленных на получение результата №5.
Разработанный прототип программного комплекса проактивного мониторинга САБО должен обеспечить информационно-аналитическую поддержку принятия решений на всех этапах ЖЦ производства сельскохозяйственной продукции (на примере зернового кормопроизводства).
Практическая значимость результата №5.
На основе созданного прототипа программного комплекса проактивного мониторинга состояний САБО будут разработаны на единой постоянно пополняемой базе данных и знаний в едином информационном пространстве модули, ориентированные на интегрированное автоматизированное решение задач мониторинга зернового кормопроизводства с представлением конечных результатов через интеллектуальные интерфейсы в виде доступной всем пользователям, участвующим в системе информации о САБО, что позволит многократно повысить оперативность и эффективность мер, направленных на повышение качества оценивания состояний САБО.
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ