МОДЕЛЮВАННЯ ДИНАМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ В ЗАДАЧАХ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

  • Д.М. Дриньов Національний університет оборони України
  • М.А. Мосьондз Національний університет оборони України
  • Д.О. Авраменко Національний університет оборони України
Ключові слова: моделювання, штучний інтелект, динамічні процеси, продуктивність системи

Анотація

У статті досліджено питання щодо моделювання динамічних процесів в задачах штучного інтелекту. Загальними цілями в розвитку штучного інтелекту є моделювання процесів, аналогічних тим, які відбуваються в головному мозку людини, а також впровадження методів для їх ефективної реалізації. У цьому контексті, дослідження фокусуються на розумінні та реалізації механізмів мислення, вирішення проблем, інтелектуального аналізу і опрацювання інформації, які є характерними для людського мозку. Зазначено про те, що моделювання динамічних процесів в задачах штучного інтелекту включає в себе використання різноманітних методів для опису та аналізу змін у системах чи агентах штучного інтелекту з часом. Це може включати в себе такі аспекти, як еволюція стану системи, зміни у вхідних даних, адаптація до нових умов, вивчення та покращення навичок тощо. Моделювання динамічних процесів в задачах штучного інтелекту дозволяє вивчати та аналізувати поведінку системи чи агента в змінних умовах, розробляти більш ефективні стратегії прийняття рішень та підвищувати загальну продуктивність системи.

Посилання

Методи та системи штучного інтелекту : навчальний посібник. Укл. Д. В. Лубко, С. В. Шаров. Мелітополь : ФОП Однорог Т.В., 2019. 264 с.

Шаховська Н. Б., Камінський Р. М., Вовк О. Б. Системи штучного інтелекту. Навчальний посібник. Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2018. 392 с.

Баландіна Н. М., Бойко В. Д., Василенко М. Д. Штучний інтелект в системі розумного міста : матеріали LVII міжнародної інтернет-конференції «Наукові підсумки 2020 року» (м. Вінниця, 17 грудня 2020 р.). Вінниця, 2020. С. 12–15.

Хусаїнов Д. Я. Оцінки збіжності в одній моделі нейродинаміки Хопфилда. Вісник Київського університету. Серія: Кібернетика. 2016. Вип. 4. С. 129–132.

Квєтний Р. Н., Богач І. В., Бойко О. Р., Софина О. Ю., Шушура О. М. Комп’ютерне моделювання систем та процесів. Методи обчислень. Частина 1 : навчальний посібник. Вінниця : ВНТУ, 2012.

Руденко О. Г., Бодянський Є. В. Штучні нейронні мережі : навчальний посібник. Харків : ТОВ «Компанія СМІТ», 2006. 404 с.

Metody ta systemy shtuchnoho intelektu: navchalnyi posibnyk [Methods and systems of artificial intelligence: education tutorial] (2019) Ukl. D. V. Lubko, S. V. Sharov. Melitopol: FOP Odnoroh T.V. 264 p.

Shakhovska N. B., Kaminskyi R. M., Vovk O. B. (2018). Systemy shtuchnoho intelektu [Artificial intelligence systems]. Navchalnyi posibnyk. Lviv: Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 392 p.

Balandina N. M., Boyko V. D., Vasylenko M. D. (2020) Shtuchnyi intelekt v systemi rozumnoho mista: materialy LVII mizhnarodnoi internet-konferentsii "Naukovi pidsumky 2020 roku" [Artificial intelligence in the smart city system: materials of the LVII international internet conference "Scientific results of 2020"] (Vinnytsia, December 17, 2020). Vinnytsia. P. 12–15.

Husainov D. Ya. (2016) Otsinky zbizhnosti v odnii modeli neirodynamiky Khopfylda [Convergence estimates in one Hopfield model of neurodynamics]. Otsinky zbizhnosti v odnii modeli neirodynamiky Khopfylda. P. 129–132.

Kvetny R. N., Bogach I. V., Boyko O. R., Sofina O. Yu., Shushura O. M. (2012). Computer modeling of systems and processes. Calculation methods. Part 1: study guide, Vinnytsia: VNTU.

Rudenko O. G., Bodyanskyi E. V. (2006). Artificial neural networks: Training manual. Kharkiv. LLC "SMITH Company", 404 p.

Опубліковано
2024-04-19
Як цитувати
Дриньов, Д., Мосьондз, М., & Авраменко, Д. (2024). МОДЕЛЮВАННЯ ДИНАМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ В ЗАДАЧАХ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ. Управління змінами та інновації, (9), 25-27. https://doi.org/10.32782/CMI/2024-9-5