Список статей

В статье исследуются способы повышения операционной эффективности ­ИТ-компаний за счет совершенствования подходов к решению задач на различных этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения (­SDLC). Показано, что наибольший потенциал роста операционной эффективности имеют задачи этапа работы с требованиями. Автоматизация таких задач с помощью инструментов искусственного интеллекта, в первую очередь основанных на больших языковых моделях (­LLM), позволит существенно сократить время ­SDLC за счет уменьшения количества итераций по доработке и устранению ошибок. В работе проведен анализ возможностей подобных инструментов, а также сложностей, связанных с их внедрением, включая риск технологической зависимости, проблемы интеграции новых инструментов в текущий ­ИТ-ландшафт компаний, риски нарушения непрерывности процессов при внедрении, а также сложности оценки экономических эффектов. В заключении делается вывод о необходимости комплексного подхода к модернизации ­SDLC, который должен сочетать технологические инновации с организационными изменениями в виде трансформации корпоративной культуры и процессов, направленных на адаптацию к новым технологиям. Предлагаются направления для дальнейших исследований, включая разработку универсальных методик внедрения инструментов ­ИИ и моделей оценки их экономической эффективности. Продолжение...

Купить статью

Цифровая обработка сигналов в составе киберфизических технологических систем основывается на алгоритмах, оперирующих информацией, представленной в дискретизированном виде как по уровню, так и по времени. В последнем случае предполагается постоянство интервала временного квантования как одного из постулируемых условий для применения алгоритмов. В то же время на практике такое постоянство обеспечивается далеко не всегда, что приводит к пропуску отдельных отсчетов или даже к случайному характеру дискретизации. Поэтому актуальной исследовательской задачей становится разработка методов и алгоритмов обработки сигналов в условиях случайной дискретизации, в частности для восстановления непрерывных сигналов по их дискретным отсчетам, взятым с нарушением требований теоремы Котельникова – Шеннона. Если интервал дискретизации непрерывного сигнала рассчитан с учетом ее требований (то есть, дискретизация проведена с частотой не ниже частоты Найквиста), то допускается его точное восстановление по дискретным отсчетам, в противном случае это невозможно. Однако и для этой ситуации существуют подходы к восстановлению непрерывных сигналов, которые учитывают дополнительную априорную информацию о природе сигнала. Часть таких подходов основана на сложном математическом аппарате, что делает их трудно применимыми и неуниверсальными, другая часть использует глубокие модели машинного обучения, затратные в плане вычислительных ресурсов и требовательные к объемам обучающих данных. В этих условиях предложен метод восстановления сигнала с ограниченным спектром по дискретным отсчетам, временной интервал между которыми случаен, а его математическое ожидание больше величины, определяемой теоремой Котельникова – Шеннона для регулярной дискретизации. Новизна результатов исследования заключается в предложенном методе и алгоритме восстановления непрерывного сигнала, а также в результатах анализа численного эксперимента, проведенного с программной моделью, выполненной в среде MatLab и реализующей разработанный алгоритм. Продолжение...

Купить статью

Статья посвящена решению задачи построения и использования моделей региональных экономических систем, учитывающих ситуационные аспекты управления. С учетом особенностей информации о функционировании указанных систем, которые вызывают затруднения при формировании аналитических и вероятно-статистических зависимостей, сделан вывод о перспективности применения для решения данной задачи нечетких ситуационных моделей на основе прецедентов. Предложена процедура построения нечетких ситуационно-прецедентных моделей региональных экономических систем, которая отличается наличием дополнительных переходов между узлами графа сети (состояниями) из-за наличия факторов неопределенности, приводящих к различным наблюдаемым реакциям системы на схожие управляющие воздействия. Процедура также позволяет использовать информацию на естественном языке, что значительно расширяет возможности по экономико-математическому моделированию ситуационных аспектов управления рациональными системами и процессами. Это обеспечивается путем применения онтологии предметной области для определения степени близости между элементами базы прецедентов и текущей ситуацией. Результаты применения разработанных программных средств, реализующих предложенную процедуру, для поддержки принятия решений по управлению региональным ИТ-кластером при осуществлении его участниками совместных программ показали достаточно высокую степень обоснованности предложенных рекомендаций. Продолжение...

Купить статью

Анализ и прогнозирование временных рядов потребления электроэнергии являются важными задачами для обеспечения эффективного управления энергетическими системами. Актуальность этого исследования обусловлена необходимостью получения точных прогнозов электропотребления для оптимизации работы энергетических сетей, планирования производства и распределения электроэнергии. В работе представлен сравнительный анализ моделей среднесрочного прогнозирования потребления электроэнергии с использованием программной среды R. Исследование охватывает классические модели прогнозирования, такие как ­SARIMA и ­ETS, а также менее распространенные в научной литературе машинно-ориентированные модели ­TBATS и Prophet. В работе подробно описаны функции R, необходимые для выполнения расчетов, а также приведен фрагмент программного кода, предназначенный для предварительного анализа данных и построения прогнозов. Все рассмотренные модели демонстрируют высокую точность в среднесрочном прогнозировании потребления электроэнергии. При этом наблюдается вариативность показателей качества подгонки моделей в зависимости от региональных филиалов Единой энергетической системы России. Применение алгоритмов ­ETS и бэггинга ­ETS обеспечивает наилучшие прогнозы с незначительной средней абсолютной ошибкой (немногим более 1 %) для России в целом, а также для объединенной энергосистемы Урала. Модель ­TBATS рекомендуется для предсказания электропотребления в зонах «Центр» и «Восток», а модель ­SARIMA – в зоне «Юг». Несмотря на то что модель Prophet продемонстрировала удовлетворительное качество прогнозов, проведенный анализ свидетельствует о том, что ее эффективность значительно возрастает при применении к данным с высокой частотой, таким как недельные или часовые временные ряды. Продолжение...

Купить статью