Архитектура распределенной системы для интеллектуального анализа данных на основе прецедентов
Ключевые слова:
диагностика, техническое состояние, цифровые технологии, индекс технического состояния, экспертные системы
Аннотация
Рассмотрены вопросы разработки архитектуры распределенной системы для интеллектуального анализа данных с использованием поиска решений (вывода) на основе накопленного опыта (прецедентов). На сегодняшний день, в связи с развитием и доступностью облачных технологий, одним из наиболее перспективных направлений в области искусственного интеллекта считается создание распределенных интеллектуальных систем, характеризующихся распределением вычислительных и информационных ресурсов, что ведет к повышению эффективности работы системы, ввиду возможности одновременной обработки большого количества данных. Распределенную интеллектуальную систему предложено конструировать по принципу мультиагентных систем, состоящих из автономных узлов (агентов). Дана архитектура распределенной интеллектуальной системы, построенная на основе интеллектуальных агентов и состоящая из блоков, представляющих совокупность микросервисов. Подробно рассмотрены вопросы программной реализации микросервисов прецедентного блока.
Литература
1. Ponomarev S. Voronkov A.E. Multi-agent Systems and Decentralized Artificial Superintelligence [Электрон. ресурс] https://arxiv.org/abs/1702.08529 (дата обращения 26.12.2022)/
2. Balaji, P., Srinivasan D. An Introduction to Multi-agent Systems // Innovations in Multi-agent Systems and Applications. N.-Y.: Springer. 2010. Pp. 1—27.
3. Andreadis G. e. a. Classification and Review of Multi-agents Systems in the Manufacturing Section // Proc. Eng. 2014. V. 69. Pp. 282—290.
4. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. М.: Эдиториал УРСС, 2002.
5. FIPA: The Foundation for Intelligent Physical Agents. Abstract Architecture Specification [Офиц. сайт] http://www.fipa.org (дата обращения 26.12.2022).
6. Shashikant I., Rajeev M., Rajkumar B. 2020: Artificial Intelligence (AI)-Centric Management of Resources in Modern Distributed Computing Systems // Proc. IEEE Cloud Summit, Harrisburg, 2020. Pp. 1—10.
7. Galiautdinov R. Microservice-oriented Architecture in Distributed Artificial Intelligence Systems and the Language of AI in Bio-neural Systems // Intern. J. Appl. Research in Bioinformatics. 2020. V. 10(2). Pp. 18—27.
8. Newman S. Building Microservices. Sebastopol: O'Reilly Media, Inc., 2021.
9. Apache Kafka [Офиц. сайт] https://www.ibm.com/cloud/learn/apache-kafka (дата обращения 26.12.2022).
10. Варшавский П.Р., Еремеев А.П. Моделирование рассуждений на основе прецедентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений // Искусственный интеллект и принятие решений. 2009. № 2. С. 45—47.
11. Еремеев А.П., Варшавский П.Р., Поляков С.А. Программная реализация модуля анализа данных на основе прецедентов для распределенных интеллектуальных систем // Программные продукты и системы. 2021. Т. 34. № 3. С. 381—389.
12. Varshavskii P., Alekhin R., Polyakov S., Blashonkov T., Mukhacheva I. Development of a Modular Case-based Reasoning System for Data Analysis // Proc. Intern. Youth Conf. Radio Electronics, Electrical and Power Eng. 2020. Pp. 458—461.
13. Eremeev A., Varshavskii P., Kozhevnikov A., Polyakov S. Integrated Approach for Data Mining Based on Case-based Reasoning and Neural Networks // Proc. Fifth Intern. Sci. Conf. Intelligent Information Technologies for Industry. 2021. Pp. 15—23.
---
Для цитирования: Варшавский П.Р., Поляков С.А. Архитектура распределенной системы для интеллектуального анализа данных на основе прецедентов // Вестник МЭИ. 2023. № 4. С. 155—161. DOI: 10.24160/ 1993-6982-2023-4-155-161
#
1. Ponomarev S. Voronkov A.E. Multi-agent Systems and Decentralized Artificial Superintelligence [Elektron. Resurs] https://arxiv.org/abs/1702.08529 (Data Obrashcheniya 26.12.2022)/
2. Balaji, P., Srinivasan D. An Introduction to Multi-agent Systems. Innovations in Multi-agent Systems and Applications. N.-Y.: Springer. 2010:1—27.
3. Andreadis G. e. a. Classification and Review of Multi-agents Systems in the Manufacturing Section. Proc. Eng. 2014;69:282—290.
4. Tarasov V.B. Ot Mnogoagentnykh Sistem k Intellektual'nym Organizatsiyam: Filosofiya, Psikhologiya, Informatika. M.: Editorial URSS, 2002. (in Russian).
5. FIPA: The Foundation for Intelligent Physical Agents. Abstract Architecture Specification [Ofits. Sayt] http://www.fipa.org (Data Obrashcheniya 26.12.2022).
6. Shashikant I., Rajeev M., Rajkumar B. 2020: Artificial Intelligence (AI)-Centric Management of Resources in Modern Distributed Computing Systems. Proc. IEEE Cloud Summit, Harrisburg, 2020:1—10.
7. Galiautdinov R. Microservice-oriented Architecture in Distributed Artificial Intelligence Systems and the Language of AI in Bio-neural Systems. Intern. J. Appl. Research in Bioinformatics. 2020;10(2):18—27.
8. Newman S. Building Microservices. Sebastopol: O'Reilly Media, Inc., 2021.
9. Apache Kafka [Ofits. Sayt] https://www.ibm.com/cloud/learn/apache-kafka (Data Obrashcheniya 26.12.2022).
10. Varshavskiy P.R., Eremeev A.P. Modelirovanie Rassuzhdeniy na Osnove Pretsedentov v Intellektual'nykh Sistemakh Podderzhki Prinyatiya Resheniy. Iskusstvennyy Intellekt i Prinyatie Resheniy. 2009;2:45—47. (in Russian).
11. Eremeev A.P., Varshavskiy P.R., Polyakov S.A. Programmnaya Realizatsiya Modulya Analiza Dannykh na Osnove Pretsedentov dlya Raspredelennykh Intellektual'nykh Sistem. Programmnye Produkty i Sistemy. 2021;34;3:381—389. (in Russian).
12. Varshavskii P., Alekhin R., Polyakov S., Blashonkov T., Mukhacheva I. Development of a Modular Case-based Reasoning System for Data Analysis. Proc. Intern. Youth Conf. Radio Electronics, Electrical and Power Eng. 2020:458—461.
13. Eremeev A., Varshavskii P., Kozhevnikov A., Polyakov S. Integrated Approach for Data Mining Based on Case-based Reasoning and Neural Networks. Proc. Fifth Intern. Sci. Conf. Intelligent Information Technologies for Industry. 2021:15—23
---
For citation: Varshavskii P.R., Polyakov S.A. The Architecture of a Distributed System for Data Mining Based on Cases. Bulletin of MPEI. 2023;4:155—161. (in Russian). DOI: 10.24160/1993-6982-2023-4-155-161
2. Balaji, P., Srinivasan D. An Introduction to Multi-agent Systems // Innovations in Multi-agent Systems and Applications. N.-Y.: Springer. 2010. Pp. 1—27.
3. Andreadis G. e. a. Classification and Review of Multi-agents Systems in the Manufacturing Section // Proc. Eng. 2014. V. 69. Pp. 282—290.
4. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. М.: Эдиториал УРСС, 2002.
5. FIPA: The Foundation for Intelligent Physical Agents. Abstract Architecture Specification [Офиц. сайт] http://www.fipa.org (дата обращения 26.12.2022).
6. Shashikant I., Rajeev M., Rajkumar B. 2020: Artificial Intelligence (AI)-Centric Management of Resources in Modern Distributed Computing Systems // Proc. IEEE Cloud Summit, Harrisburg, 2020. Pp. 1—10.
7. Galiautdinov R. Microservice-oriented Architecture in Distributed Artificial Intelligence Systems and the Language of AI in Bio-neural Systems // Intern. J. Appl. Research in Bioinformatics. 2020. V. 10(2). Pp. 18—27.
8. Newman S. Building Microservices. Sebastopol: O'Reilly Media, Inc., 2021.
9. Apache Kafka [Офиц. сайт] https://www.ibm.com/cloud/learn/apache-kafka (дата обращения 26.12.2022).
10. Варшавский П.Р., Еремеев А.П. Моделирование рассуждений на основе прецедентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений // Искусственный интеллект и принятие решений. 2009. № 2. С. 45—47.
11. Еремеев А.П., Варшавский П.Р., Поляков С.А. Программная реализация модуля анализа данных на основе прецедентов для распределенных интеллектуальных систем // Программные продукты и системы. 2021. Т. 34. № 3. С. 381—389.
12. Varshavskii P., Alekhin R., Polyakov S., Blashonkov T., Mukhacheva I. Development of a Modular Case-based Reasoning System for Data Analysis // Proc. Intern. Youth Conf. Radio Electronics, Electrical and Power Eng. 2020. Pp. 458—461.
13. Eremeev A., Varshavskii P., Kozhevnikov A., Polyakov S. Integrated Approach for Data Mining Based on Case-based Reasoning and Neural Networks // Proc. Fifth Intern. Sci. Conf. Intelligent Information Technologies for Industry. 2021. Pp. 15—23.
---
Для цитирования: Варшавский П.Р., Поляков С.А. Архитектура распределенной системы для интеллектуального анализа данных на основе прецедентов // Вестник МЭИ. 2023. № 4. С. 155—161. DOI: 10.24160/ 1993-6982-2023-4-155-161
#
1. Ponomarev S. Voronkov A.E. Multi-agent Systems and Decentralized Artificial Superintelligence [Elektron. Resurs] https://arxiv.org/abs/1702.08529 (Data Obrashcheniya 26.12.2022)/
2. Balaji, P., Srinivasan D. An Introduction to Multi-agent Systems. Innovations in Multi-agent Systems and Applications. N.-Y.: Springer. 2010:1—27.
3. Andreadis G. e. a. Classification and Review of Multi-agents Systems in the Manufacturing Section. Proc. Eng. 2014;69:282—290.
4. Tarasov V.B. Ot Mnogoagentnykh Sistem k Intellektual'nym Organizatsiyam: Filosofiya, Psikhologiya, Informatika. M.: Editorial URSS, 2002. (in Russian).
5. FIPA: The Foundation for Intelligent Physical Agents. Abstract Architecture Specification [Ofits. Sayt] http://www.fipa.org (Data Obrashcheniya 26.12.2022).
6. Shashikant I., Rajeev M., Rajkumar B. 2020: Artificial Intelligence (AI)-Centric Management of Resources in Modern Distributed Computing Systems. Proc. IEEE Cloud Summit, Harrisburg, 2020:1—10.
7. Galiautdinov R. Microservice-oriented Architecture in Distributed Artificial Intelligence Systems and the Language of AI in Bio-neural Systems. Intern. J. Appl. Research in Bioinformatics. 2020;10(2):18—27.
8. Newman S. Building Microservices. Sebastopol: O'Reilly Media, Inc., 2021.
9. Apache Kafka [Ofits. Sayt] https://www.ibm.com/cloud/learn/apache-kafka (Data Obrashcheniya 26.12.2022).
10. Varshavskiy P.R., Eremeev A.P. Modelirovanie Rassuzhdeniy na Osnove Pretsedentov v Intellektual'nykh Sistemakh Podderzhki Prinyatiya Resheniy. Iskusstvennyy Intellekt i Prinyatie Resheniy. 2009;2:45—47. (in Russian).
11. Eremeev A.P., Varshavskiy P.R., Polyakov S.A. Programmnaya Realizatsiya Modulya Analiza Dannykh na Osnove Pretsedentov dlya Raspredelennykh Intellektual'nykh Sistem. Programmnye Produkty i Sistemy. 2021;34;3:381—389. (in Russian).
12. Varshavskii P., Alekhin R., Polyakov S., Blashonkov T., Mukhacheva I. Development of a Modular Case-based Reasoning System for Data Analysis. Proc. Intern. Youth Conf. Radio Electronics, Electrical and Power Eng. 2020:458—461.
13. Eremeev A., Varshavskii P., Kozhevnikov A., Polyakov S. Integrated Approach for Data Mining Based on Case-based Reasoning and Neural Networks. Proc. Fifth Intern. Sci. Conf. Intelligent Information Technologies for Industry. 2021:15—23
---
For citation: Varshavskii P.R., Polyakov S.A. The Architecture of a Distributed System for Data Mining Based on Cases. Bulletin of MPEI. 2023;4:155—161. (in Russian). DOI: 10.24160/1993-6982-2023-4-155-161
Опубликован
2023-04-12
Выпуск
Раздел
Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей (технические науки) (2.3.5)
