Методология построения распределенных сетей передачи, обработки и хранения данных: сервисные сети следующего поколения. Монография. Том 2. Александр Чесалов

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ разработано Техническое задание, которое позволит решить следующие основные задачи на базе создаваемой платформы:

      1. Разработка подсистемы улучшения эффективной нагрузки и контроля качества эксплуатации интеллектуальной сети (инфокоммуникационной сети и сервисов).

      2. Разработка подсистемы предиктивной аналитики для поддержки системы-принятия решений по эксплуатации сети.

      3. Разработка подсистемы сбора и глубокого анализа данных сети IoT, с целью формирования специализированных баз данных, для дальнейшего создания, внедрения и предоставления платных сервисов клиентам (заказчикам, потребителям услуг).

      Работа по написанию Программы центра разработки и внедрения сильного и прикладного искусственного интеллекта МГТУ им. Н. Э. Баумана выполнена в рамках конкурса проведенного в 2021 году Аналитическим Центром при Правительстве России по отбору получателей поддержки исследовательских центров в сфере искусственного интеллекта, в том числе в области «сильного» искусственного интеллекта, систем доверенного искусственного интеллекта и этических аспектов применения искусственного интеллекта. Программа высоко оценена независимыми экспертами.

      Об этом проекте и его результатах я подробно рассказываю в книге «Как создать Центр искусственного интеллекта за 100 дней».11

      2. Подготовлен Отчет о научно-исследовательской работе МГТУ им. Н. Э. Баумана за 2021 год по теме: «Разработка методологии построения интеллектуальных сетей, определение их структуры и архитектуры, параметров функционирования с целью повышения производительности работы системы и пропускной способности каналов передачи данных с учетом возможности использования технологий машинного обучения и искусственного интеллекта». Работа выполнена в рамках конкурса «Приоритет-2030»: «Искусственный интеллект как сервис», проведённого Министерством науки и высшего образования Российской Федерации.

      2023 год

      Разработана электронная универсальная система машинного обучения «Atlansys EUS» (Electronic Universal System, EUS).

      Название платформы выбрано не случайно и является отсылкой к 80-м и 90-м годам двадцатого века, к эпохе зарождения и развития компьютерных технологий, автоматизированных и экспертных систем.

      Платформа «Atlansys EUS» создана для разработчиков и пользователей сервисов искусственного интеллекта. Она предоставляет цифровые сервисы, необходимые для разработки, развертывания и запуска приложений, использующих технологии машинного обучения и искусственного интеллекта в распределенных облачных средах для решения научных и бизнес-задач заказчиков.

      Концепция «Atlansys EUS» – это автоматизированная реализация процесса «Data Mining -> Data Science -> Data Analysis -> Artificial Intelligence -> Machine Learning -> Value» через цифровые сервисы.

      Как вы можете видеть, научно-исследовательская работа, представленная в первом томе, прошла красной нитью через многие из моих проектов, выполненных за последние СКАЧАТЬ