Трехуровневая система агентного поиска и обработки научно-технической информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Артамонов, Алексей Анатольевич

• Артамонов, Алексей Анатольевич
• кандидат наук
• 2016

Оглавление диссертации кандидат наук Артамонов, Алексей Анатольевич

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

РАЗДЕЛ 1. МЕТОДИКА СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО СИНТЕЗА АГЕНТНЫХ СИСТЕМ

1.1. Процессы роста, рассеивания и утраты единой структуры сетевых

информационных ресурсов

1.2. Типология пользователей и агентов

1.3. Обоснование значений целевых параметров агентной системы

1.4. Трехуровневая архитектура агентного поиска и обработки научно-технической информации (НТИ)

1.5. Выбор технологической платформы для реализации трехуровневой

модели

Результаты и выводы по разделу 1

РАЗДЕЛ 2. СТРУКТУРИЗАЦИЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В МУЛЬТИАГЕНТНЫХ СИСТЕМАХ

2.1. Исследование ресурсов Интернет для построения тематических маршрутных баз данных для агентов-почтальонов

2.2. Анализ тематического направления для построения управляющей

базы данных для агентов - курьеров

2.3. Персональные словари пользователей для управления агентом-референтом

2.4. Тематическое и лингвистическое масштабирование

Результаты и выводы по разделу 2

РАЗДЕЛ 3. РАЗРАБОТКА И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ РЕГУЛЯРНЫХ АГЕНТНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

3.1. Автоматизированный выпуск новостных изданий

3.2. Создание досье динамических объектов

3.3. Формирование семантических сетей

3.4. Регулярные агентные технологии в практике информационно-аналитических работ

Результаты и выводы по разделу 3

РАЗДЕЛ 4. АГЕНТНЫЕ И ДИАЛОГОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЦЕЛЕВЫХ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

4.1. Агентные технологии для подготовки к конференции

4.2. Анализ проекта «Мезодинамические архитектуры»

4.3. Ситуационный экспресс анализ

4.4. Учебно - методические средства для подготовки специалистов по

мультиагентным информационно-аналитическим системам

Результаты и выводы по разделу 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ТЕРМИНОВ, УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 АКТЫ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТ

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 СТРУКТУРА УПРАВЛЯЮЩЕЙ БАЗЫ ДАННЫХ

ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ 3 ДИНАМИЧЕСКОЕ ДОСЬЕ ПО ПРОГРАММЕ SYNAPSE

ПРИЛОЖЕНИЕ 4 СЕМАНТИЧЕСКАЯ СЕТЬ LASERLAB-EUROPE

ПРИЛОЖЕНИЕ 5 РЕЗУЛЬТАТЫ КОНТРОЛЬНОЙ ВЫБОРКИ ПО ОЦЕНКЕ F-

МЕРЫ СИСТЕМЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 6 СЕМАНТИЧЕСКАЯ СЕТЬ ПО ОРГАНИЗАЦИИ EUROPEAN

PHOTONICS INDUSTRY CONSORTIUM

ПРИЛОЖЕНИЕ 7 СИТУАЦИОННЫЙ ЭКСПРЕСС АНАЛИЗ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Трехуровневая система агентного поиска и обработки научно-технической информации»

Введение

В настоящее время быстро растет количество ресурсов, содержащих информацию научно-технической направленности, которая вместе с тем рассеивается по большому количеству источников. Несмотря на попытки стандартизации информационных ресурсов, количество различных систем доступа к этой информации постоянно увеличивается.

Проблемная ситуация состоит в том, что использование диалоговых систем поиска и структуризации этой информации становится практически невозможным в связи с большим количеством источников (порядка нескольких сотен (102 степени) по каждому тематическому направлению) и скоростью наращивания в них научно-технической информации (порядка 103 новостных сообщений по каждому тематическому направлению в неделю).

С 90-х годов XX века ведутся работы по исследованию возможностей агентных систем для решения задач обработки больших массивов информации (Big Data).

В 1996 году была создана международная организация по стандартизации агентных технологий - Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA Международное сообщество разработчиков интеллектуальных агентов), в которую вошли как университеты, так и крупные промышленные организации. Направленность работы этой организации состояла в разработке спецификаций и стандартов для программных агентов и агентных систем.

В 1996 году на конференции FIPA было принято следующее определение агента: «Агент - это сущность, которая находится в некоторой среде, от которой она получает данные, отражающие события, происходящие в среде, интерпретирует их и исполняет команды, которые воздействуют на среду».

Автор идеи веб-технологий, профессор Тим Бернес Лее в 2001 году опубликовал в Scientific American статью «The Semantic web», в которой выдвигалась идея создания агентных технологий и показывалась широта их возможного полезного использования в веб системах. По его инициативе был

создан Консорциум Всемирной паутины (World Wide Web Consortium, W3C), который на сегодняшний день объединяет более 400 организаций, среди которых находятся университеты и промышленные компании. Основная деятельность Консорциума состоит в создании веб-стандартов, в том числе и для агентных систем.

Консорциум Всемирной паутины дает следующее определение пользовательского агента.

Пользовательский Агент - это любое программное обеспечение, которое извлекает, обрабатывает и облегчает взаимодействие конечного пользователя с веб-контентом, или программное обеспечение, чей пользовательский интерфейс реализован с использованием веб-технологий.

Автор диссертации использует оба определения при создании агентов, работающих в разных средах и имеющих разное функциональное назначение.

Актуальность исследований. В диссертации разрабатывается трехуровневая модель агентного поиска и обработки тематической информации, а также методы её программно-технической реализации. В диссертации обобщаются научные работы автора, выполненные в аспирантуре НИЯУ МИФИ на кафедре «Анализ конкурентных систем» за 2012 - 2016 года (теоретические и экспериментальные исследования проводились на примере таких тематических направлений как «Физика плазмы», «Лазерные промышленные технологии», «Фотоника», «GRID системы»). Работы выполнялись в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» по проекту «Мультиагентные информационно-аналитические системы по естественно-научным и технологическим направлениям» №16.740.11.0129 от 02 сентября 2010 года.

За последние пять лет актуальность работ по созданию агентных информационно-аналитических систем значительно выросла. Это связано с быстрым ростом в сети Интернет количества источников научно-технической информации, таких, например, как сайты университетов, научных центров,

научных подразделений (кафедр и лабораторий) и, наконец, сайты известных специалистов и творческих групп.

Извлечение новостной информации из такого большого количества источников без использования агентных технологий стало практически невозможным. Поэтому тема диссертации, посвященной решению вопросов эффективного агентного поиска и обработки научно-технической информации, является актуальной.

Цель диссертационной работы состоит в разработке и экспериментальном исследовании научно-методических и инструментальных средств агентных технологий, обеспечивающих масштабируемость системы и высококачественное информационное обслуживание коллективных и персональных пользователей по параметрам полноты, точности и пертинентности.

В работе решаются следующие основные задачи:

1. Разработка архитектуры трехуровневой агентной информационно-аналитической системы по естественно-научным и технологическим направлениям.

2. Выбор инструментально-технологической платформы для программно-технической реализации трехуровневой модели тематического обслуживания коллективных и персональных пользователей.

3. Реализация и экспериментальные исследования трехуровневой модели агентного поиска и обработки информации.

4. Разработка и экспериментальные исследования методов тематического и лингвистического масштабирования агентной системы.

5. Разработка и исследование технологий регулярного выпуска информационных продуктов, таких как дайджест, динамическое досье, семантическая сеть.

6. Постановка и решение задач по экспериментальной оценке значений параметров качества информационного обслуживания пользователей, таких как полнота, точность, пертинентность.

7. Разработка агентных и интерактивных методов решения типовых информационно-аналитических задач, таких как создание и ведение досье на объекты профессионального интереса; использование семантических сетей для выявления явных и неявных отношений между объектами; ситуационный экспресс анализ в заданных областях науки и техники.

8. Создание учебного курса по использованию агентных технологий при поиске и обработке данных для проведения информационно-аналитических исследований.

Объектом исследования являются агентные технологии поиска и обработки информации в информационно-аналитических системах.

Предметом исследования являются методы и средства агрегирования тематической информации, а также средства обеспечения тематической и лингвистической масштабируемости мультиагентной системы.

Методы исследования. В работе используются методы системного анализа, структурно-параметрического синтеза, системного проектирования, многокритериальные методы количественной экспертной оценки сложных объектов с оценкой согласованности полученных экспертных данных, экспериментальные методы оценки поведения трех типов агентов: «агент-почтальон», «агент-курьер», «агент-референт». Временные характеристики выполнения поисковых операций и обработки данных оцениваются методом тестирования. Пертинентность информации, направляемой пользователю оценивается высококвалифицированными специалистами в тематической области.

Научная новизна. Новые научные результаты, полученные лично автором, состоят в следующем:

1. Предложена трехуровневая модель агентного поиска информации для коллективных и персональных пользователей, обеспечивающая достижение высоких показателей полноты, тематической точности и пертинентности информации.

2. Разработаны и обоснованы функции агентов, работающих на каждом из трех уровней системы, и методы формирования поисковых предписаний для «агентов-почтальонов», «агентов-курьеров», «агентов-референтов».

3. Предложен и реализован метод агрегирования баз данных, управляющих агентным поиском, по каждому из тематических направлений.

4. Предложены и экспериментально проверены методы лингвистического масштабирования с использованием международного стандарта TMX 1.4b Specification. Получены экспериментальные данные по агентному поиску научно-технической информации на русском, английском, китайском, испанском языках по различным тематическим направлениям («Физика плазмы», «Лазерные промышленные технологии», «Фотоника», «GRID - системы»).

5. Предложен метод агрегирования тезаурусов для поиска информации по пограничным тематическим областям для сокращения объемов выдачи.

6. Предложена методика проведения информационно-аналитических работ по ситуационному экспресс-анализу с помощью операционной карты в различных тематических областях.

7. Предложен новый подход к визуализации научно-технической информации, отражающий динамические свойства объектов для исследователей, принимающих решения.

Обоснованность и достоверность результатов работы подтверждается доказанностью выводов, полученных в результате экспериментов по агентным технологиям, апробацией основных результатов работ на российских и международных конференциях, публикациями, успешной реализацией предложенных методов в виде трёхуровневой модели поиска и обработки научно-технической информации.

Практическая значимость и реализация результатов работы

Теоретические и практические результаты диссертации использованы при создании Мультиагентной информационно-аналитической системы по

естественно-научным и технологическим направлениям (МИАС), разработанной на кафедре «Анализ конкурентных систем» НИЯУ МИФИ.

Система внедрена в Научно-техническом институте межотраслевой информации (НТИМИ) для анализа развития отечественных и зарубежных технологий двойного назначения и в Центре плазменных и лазерных технологий НИЯУ МИФИ для информационно-аналитической поддержки научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР), проводимых по данным тематическим направлениям.

Автором создан учебный курс «Информационно-аналитическая работа с использованием агентных технологий». Впервые курс прочитан в 2010/2011 годах как факультативный для студентов старших курсов, специализирующихся в области международного научно-технологического и промышленного сотрудничества (направление подготовки (специальность) - 41.03.05). В 2013/2014 учебном году курс дополнен обширным практикумом, реализованном в специально созданной учебно-научной лаборатории «Агентные информационно-аналитические системы». В 2014/2015 учебном году курс вошел в учебный план подготовки как обязательный. Практические занятия проводятся с использованием фактических данных, полученных при опытно-промышленной эксплуатации МИАС в упомянутых выше организациях.

Апробация результатов работы

Основные результаты исследований, проводимых в рамках данной работы, были представлены на следующих конференциях:

Международная конференция «Современные проблемы прикладной математики и информатики» (MPAMCS 2014), г Дубна, август 2014 г.;

IV конференция «Информационные технологии на службе оборонно-промышленного комплекса», г. Иннополис, май 2015 г.;

Международный военно-технический форум АРМИЯ-2015, г. Кубинка июнь 2015 г.;

XXXIV Межотраслевая научно-методическая конференция «Актуальные вопросы исследования и прогнозирования военного потенциала зарубежных

стран в интересах вскрытия угроз безопасности Российской Федерации», г. Москва, октябрь 2015 г.;

XXV Международный симпозиум по ядерной электронике и компьютерным технологиям (Symposium on Nuclear Electronics and Computing (NEC 2015), г. Будва, октябрь 2015 г.;

VI школа CERN/ОИЯИ/МИФИ «GRID и Административные информационные системы», г. Дубна, ноябрь 2015 г.

Результаты работ также докладывались на Научной сессии НИЯУ МИФИ в 2010-2016 гг.

Публикация результатов

Основные положения диссертации опубликованы в 22 печатных работах, в том числе: 4 статьи опубликованы в журналах из списка рекомендованных Высшей аттестационной комиссией, 4 работы опубликованы в изданиях, индексируемых базой Scopus. По научно-техническим разработкам в составе коллектива авторов получены 4 свидетельства о регистрации баз данных, как в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, так и в библиотеке Конгресса США.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Трехуровневая модель агентного поиска и обработки научно-технической информации в сети Интернет, обеспечивающая одновременно высокие показатели полноты, точности и пертинентности информации.

2. Система формирования поисковых предписаний для трех типов агентов, работающих в трехуровневой системе: «агентов-почтальонов», «агентов-курьеров», «агентов-референтов».

3. Метод агрегирования тематических баз данных, управляющих агентным поиском.

4. Метод лингвистического масштабирования агентной системы с использованием международного стандарта TMX 1.4b Specification.

5. Технология формирования персональных тезаурусов для пользователей.

6. Агентные и интерактивные методы решения типовых информационно-аналитических задач: создание и ведение досье на объекты профессионального интереса; использование семантических сетей для обнаружения явных и неявных отношений между объектами; ситуационный экспресс-анализ в заданных областях науки и техники.

7. Учебный курс по использованию агентных технологий при поиске и обработке данных для проведения информационно-аналитических исследований.

Личный вклад автора. Основные научные результаты, полученные автором лично, заключаются в разработке трехуровневой модели агентного поиска и обработки научно-технической информации в сети Интернет; разработке методов управления агентами на трех уровнях системы агентного поиска научно-технической информации; разработке методов и программных средств тематического и лингвистического масштабирования агентной системы; проведении экспериментальных исследований эффективности агентных технологий на трех уровнях агентного поиска и обработки данных. Автор внес существенный вклад во внедрение разработанной трехуровневой системы в практику информационно-аналитической деятельности НТИМИ. Автором лично проведена настройка трехуровневой агентной системы на решение задач по информационному анализу технологий двойного назначения. Автором лично разработан и впервые прочитан студентам старших курсов НИЯУ МИФИ учебный курс «Информационно-аналитические исследования с использованием интеллектуальных агентных систем».

Структура и объем диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и 7 приложений. Общий объем работы составляет 115 страниц (без учета приложений). Работа содержит 24 иллюстрации и 27 таблиц. Список литературы состоит из 86 наименований.

Раздел 1. Методика структурно-параметрического синтеза агентных

систем

1.1. Процессы роста, рассеивания и утраты единой структуры сетевых информационных ресурсов

Появление и развитие сети Интернет и других компьютерных сетей существенно изменили систему информационных коммуникаций в мире. По данным аналитической компании International Data Corporation (IDC), объем сгенерированных данных в 2012 г. составил 2,8 зеттабайта, к 2020 году прогнозируется увеличение объема до 40 зеттабайт [11].

Ожидается, что сетевые информационные технологии в настоящее время и в будущем позволят решить ряд принципиальных проблем в области науки, технологий и промышленного производства. Вместе с тем, использование потенциальных возможностей сети Интернет для информационно-аналитической поддержки научных исследований и разработок наталкивается на необходимость концентрации и тематической структуризации рассеянной информации. Под рассеиванием информации будем понимать появление в сети Интернет большого количества научно-технической информации, размещенной на сайтах научных центров, университетов, крупных лабораторий научно-технологических компаний, профессиональных объединений и отдельных специалистов [12].

Эти новые источники научно-технической информации являются крайне привлекательными для профессиональных пользователей, так как информация на них появляется с минимальными задержками [1], а также позволяет пользователю входить в непосредственный контакт с авторами информационных сообщений различного типа, опубликованных в таких источниках.

Такие новые источники информации обладают следующими свойствами:

1. Информация на каждом сайте имеет уникальную структуру, определяемую независимыми разработчиками.

2. Владельцы информации выдвигают различные условия для её приобретения.

3. По каждому научному тематическому направлению количество информационных источников настолько велико, что отдельный пользователь физически не может с ними всеми ознакомиться. Например, исследования автора показали, что в сети Интернет имеется 575 источников [13], содержащих информацию по «Физике плазмы», 278 источников по «Лазерным промышленным технологиям» и т.д.

Вышеперечисленные свойства информационных источников приводят к необходимости решения следующих задач:

1. Определение тематических групп информационных источников.

2. Решение задач доступа к источнику.

3. Разработка алгоритмов автоматизированного сканирования информационных источников.

Также существуют следующие задачи, являющиеся общими для работы с любыми электронными источниками информации, а именно, определение первоисточника и оценка достоверности информации. Информация, содержащаяся в электронных источниках, может быть целевым образом изменена, а в некоторых случаях могут быть намерено искажены метаданные информационного сообщения, такие как - дата публикации, автор, источник и т.д.

Современные информационно-поисковые системы (ИПС), такие как Google, Яндекс, Yahoo, ориентированы на пользователя, для которого специализированная естественно-научная и технологическая информация не является предметом поиска [14]. В поисковой выдаче таких информационно-поисковых систем вначале идут популярные сайты с большой аудиторией, например, Wikipedia. Особенностью таких ресурсов является то, что на них

содержится справочная и энциклопедическая информация, и отсутствует информация о новых разработках и их характеристиках, которая размещается на специализированных ресурсах, таких как профильные сайты организаций, проводящих исследования по заданной проблематике.

При поиске научно-технической информации перед пользователем неизбежно возникает задача освоения синтаксиса поисковой системы, посредством которой можно строить сложные поисковые запросы и получать наиболее релевантную выдачу, основываясь на правильно подобранных ключевых словах и логических операциях между ними [15]. Решение задач по освоению синтаксиса поисковых систем - трудоёмкая работа, требующая постоянной практики, поэтому среднестатистический пользователь сети Интернет не способен использовать современные информационно-поисковые системы на максимальном уровне [16]. Среднее количество ключевых слов в типичном запросе пользователя к поисковой системе составляет от двух до трех, а синтаксические и логические операторы практически не используются. Используемые информационно-поисковые языки не способны передавать содержание документов и смысл запросов, следовательно, информационные потери и шум - неизбежные последствия такого информационного поиска.

Перечисленные выше проблемы доступа пользователей к профессионально-значимой информации формулируются сейчас различными авторами как проблема Big Data. В данной работе эта проблема понимается как невозможность профессионального пользователя или даже небольшой группы решить в приемлемое время задачи получения и обработки новостных научно-технических данных из сети Интернет.

Поэтому актуальным представляется ответ на вопрос: «Можно ли найти такие информационные технологии, которые бы позволили решить проблему Big Data, одновременно позволяя профессиональному пользователю значительно сократить затраты времени и сил на поиск необходимой ему информации?»

Одним из классических методов сжатия, концентрации и классификации научно-технической информации является разработка реферативных баз данных, например, Web of Science, Scopus (США), База данных ВИНИТИ РАН (Россия), которые ведут крупные информационные центры (концентраторы). Эти базы содержат полезную информацию о публикациях в выбранных ими источниках информации, приводят различные статистические характеристики о процессах публикаций по различным направлениям, но их существенным минусом является отсутствие текстов самих публикаций.

И это вновь направляет пользователя на выполнение поисковых операций. Большая размерность задач реферирования, разный авторитет источников информации приводят концентраторов к необходимости оценки авторитетности источника информации, которая может и не совпадать с оценками конкретного пользователя. В частности, концентратором может анализироваться информация, изданная только на английском языке из англоязычных источников, а источники на других языках могут не рассматриваться, если отсутствует перевод на английский язык. Это приводит к снижению характеристики полноты информации по тем или иным тематическим направлениям.

До сих пор мы обсуждали проблемы поиска и обработки только текстовой научно-технической информации, содержащейся в научных статьях, отчетах информационно-аналитических организаций и в других источниках. Однако для профессиональных пользователей научно-технической информации важны и другие сведения, например те, что содержатся в патентных базах данных, или информация о состоянии различных объектов пользовательского интереса. К этим сведениям можно отнести, например, данные о создании и функционировании экспериментальных установок, таких как Большой адронный коллайдер (БАК), Международный экспериментальный термоядерный реактор (ITER), мощные лазерные установки, средства астрофизических наблюдений и т.д.

То есть речь идет об извлечении из первичной текстовой информации фактографических данных, структурированных в соответствии с профессиональными интересами пользователя.

Основная и наиболее общая идея данной диссертации состоит в том, что многие проблемы информационно-аналитического обеспечения научной и технологической деятельности могут быть решены при использовании агентных технологий.

В классических диалоговых процедурах поиска информации процессом управляет человек, поэтому производительность системы ограничивается его профессиональной подготовленностью и физиологическими возможностями. Агентные технологии инициируются и управляются автоматически, функционируют без участия пользователя, поэтому обладают более высокой производительностью и возможностью непрерывной круглосуточной работы.

1.2. Типология пользователей и агентов

В информационном описании научно-технической деятельности наиболее устойчиво определена её тематическая направленность. Это свойство научно-технической информации используется и в классической десятичной классификации, используемой в библиотечных системах [17,18].

Устойчивость тематической классификации объясняется длительностью жизненного цикла объектов научного интереса, специализацией научных работников и инженеров. Тематическая устойчивость научно-технической деятельности позволяет специалистам вырабатывать подмножество профессиональных языков, с помощью которых максимально точно и полно описываются объекты научного исследования и конструкторско-технологической деятельности. Фактически это профессиональные подмножества естественных языков.

Термины этих языков также обладают высокой устойчивостью, что позволяет использовать их в качестве ключевых слов в автоматизированных информационно-поисковых системах. В разработке поисковых предписаний

автоматизированных систем открывается возможность действовать по следующему сценарию: отобразить тематические интересы пользователя ключевыми словами из тематического тезауруса; указать сетевые источники, содержащие искомую тематическую информацию, а далее проводить процесс сканирования источников, выделение и обработку тематической информации без участия пользователя; предоставлять пользователю найденную и структурированную информацию.

То есть решением информационно-поисковых задач в сети Интернет будет заниматься не пользователь, а его представитель - агент [19]. Очевидное преимущество такого подхода состоит в том, что агент может работать круглосуточно и автоматически выполнять объем работы несоизмеримо больший, чем при классическом диалоговом режиме поиска и структуризации информации.

В нашем случае агент - это поисковая программа (или поисковый робот), самостоятельно активизирующаяся в системе по заданному расписанию или запросу пользователя и выполняющая действия как в сети Интернет, так и внутри агентной системы по заранее заданным предписаниям.

В отличие от обезличенного понятия пользователя в крупнейших мировых информационно-поисковых системах (Google, Яндекс и др.), пользователей научно-технической информации можно классифицировать следующим образом:

1. Коллективные пользователи:

o крупные политематические научные организации и университеты,

o тематические подразделения (лаборатория, кафедра, научная группа и т.д.).

2. Персональные пользователи:

o отдельные специалисты или небольшие научные группы (2-6 человек).

У каждой из перечисленных групп пользователей своя роль в науке и свои информационные интересы и требования к качеству информационного обслуживания.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Артамонов, Алексей Анатольевич, 2016 год

Список литературы

1 Jaynarayan L.H., Hendler J. Control of Agent Based Systems (CoABS) & ' DARPA Agent Markup Language (DAML). DARPA, 2000. Presentation.

2 Magoulas R., Lorica B. Introduction to Big Data. 20th ed. Sebastopol: O'Reilly . Media, 2009.

Niazi M., Hussain A. Agent-based computing from multi-agent systems to agent-3. based models: a visual survey // Scientometrics. November 2011. Vol. 89. No. 2. pp. 1-21.

4 Рост объема информации - реалии цифровой вселенной // Технологии и средства связи. 2013. Т. 1. С. 24.

Hilbert M., Lopez P. The World's Technological Capacity to Store, 5. Communicate, and Compute Information // Science, Vol. 332, April 2011. pp. 60-65.

Ananieva A.G., Artamonov A.A., Galin I.U., Tretyakov E.S., Kshnyakov D.O.

6 Algoritmizatiom of search operations in multiagent information-analytical systems // Journal of Theoretical and Applied Information Technology. Nov 2015. Vol. 81. No. 1. pp. 11-17.

Артамонов А.А., Леонов Д.В., Оныкий Б.Н., Проничева Л.В.

7 Мультиагентная информационно-аналитическая система по естественнонаучным и технологическим направлениям // Системы высокой доступности, Т. 10, № 2, 2014.

Beel J., Gipp B., Wilde E. Academic Search Engine Optimization (ASEO): 8. Optimizing Scholarly Literature for Google Scholar and // Journal of Scholarly Publishing, Vol. 41, No. 2, January 2010. pp. 176-190.

9 Jacobs P.S. Text-based intelligent systems: Current research and practice in information extraction and retrieval. Psychology Press, 2014.

Newcomer E., Lomow G. Understanding SOA with Web services. Addison-. Wesley, 2005.

11 Асеева Н.Н., Ванская Г.П. Библиотечно-библиографическая ' классификация. М.: Либерея, 1999.

12 Рос. акад. наук, ВИНИТИ. Универсальная десятичная классификация ' (УДК). 2-е изд.-е изд. М.: Издательство стандартов, 2002.

14

15.

AI - Agents & Environments [Электронный ресурс] // Tutorialspoint.com: [сайт]. [2015]. URL: http://www.tutorialspoint.com/artifîcial_intelligence/ artificial_intelligence_agents_and_environments.htm (дата обращения: 03.Ноябрь.2015).

Будзко В.И., Леонов Д.В., Николаев В.С., Оныкий Б.Н., Соколина К.А. Развитие информационно-аналитической поддержки научно-технической деятельности в Национальном исследовательском ядерном университете «МИФИ» // Системы высокой доступности, Т. 7, № 4, 2011. С. 4-17.

Маннинг Д., Рагхаван П., Шютце Х. Введение в информационный поиск. Вильямс, 2014.

Kent A., Berry M.M., Luehrs F.U., Perry J.W. Machine literature searching VIII. 16. Operational criteria for designing information retrieval systems // American documentation, Vol. 6, No. 2, April 1955. pp. 93-101.

17. RIJSBERGEN C.J.V. Information Retrieval. London: Butterworths, 1979.

18.

Manning C.D., Raghavan P., Sch, others. Introduction to information retrieval. Vol 1. Cambridge university press Cambridge, 2008.

19

Artamonov A.A., Ananieva A.A., Tretyakov E.S., Kshnyakov D.O., Onykiy B.N., Pronicheva L.V. A three -tier model for Structuring of Scuentific and Technical Information // Journal of Digital Information Managment, Vol. 14, No. 3, June 2016. pp. 184-193.

Roussopoulos N.D. A semantic network model of data bases., University of

20. Toronto, Department of Computer Science, Toronto, Dissertation TR No 104, 1976.

Business Intelligence (рынок России) [Электронный ресурс] // TAD VISER: [сайт]. [2014]. URL: http://www.tadviser.ru/index.php/

21. %D0%A1 %D1 %82%D0%B0%D1 %82%D1 %8C%D1 %8F:Business_Intelligenc e_(%D 1 %80%D 1 %8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA_%D0%A0%D0%BE%D 1%81%D 1%81%D0%B8%D0%B8) (дата обращения: 05.02.2015).

22.

Ферстер Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. М.: Финансы и статистика, 1983.

Артамонов А.А., Галин И.Ю., Ионкина К.В., Курнаев В.А., Соколина К.А.. Черкасский А.И. Тематические тезаурусы в агентных технологиях поиска научно-технической информации в интернете (на примере тезауруса по

теме "Физика плазмы") // Математическое моделирование, Т. 27, № 7, 2015. С. 4-9.

Extensible Markup Language (XML) 1.0 (Fifth Edition) [Электронный ресурс]

24. // Концорциум W3C: [сайт]. [2008]. URL: http://www.w3.org/TR/REC-xml/ (дата обращения: 03.November.2015).

Artamonov A., Ananieva A., Onykiy B., Ionkina K., Galin I., Kshnyakiv D.

25. Thematic Thesauruses in Agent Technologies for Scientific and Technical Information Search // Procedia Computer Science. 2016. Vol. 88. pp. 493-498.

DOI® Handbook [Электронный ресурс] // International DOI Foundation:

26. [сайт]. [2015]. URL: https://www.doi.org/hb.html (дата обращения: 18.November.2015).

27 Price G., Sherman C., Sullivan D. The Invisible Web: Uncovering Information ' Sources Search Engines Can't See. Medford: Information Today, Inc, 2001.

28 Spotlight Science News [Электронный ресурс] // Phys.org: [сайт]. [2015]. ' URL: http://phys.org/ (дата обращения: 21.08.2015).

Ионкина К.В., Оныкий Б.Н., Артамонов А.А., Ананьева А.Г., Проничева Л.В., Галин И.Ю., Ушмаров И.А., Суслина И.В., Петровский В.Н.,

29 Быковский Д.П., Соколина К.А., Горяинова А.Е. Управляющая база данных для агентного поиска в Интернет новостной информации по тематическому направлению "Лазерные технологии", Свидетельство о государственной регистрации базы данных 2016620164, февраль 04, 2016.

Артамонов А.А., Галин И.Ю., Леонов Д.В., Михина Е.К., Оныкий Б.Н.,

30 Соколина К.А. Поисковые агентные технологии с многоязычным тезаурусом // Вестник Национального исследовательского ядерного университета "МИФИ", Т. 4, № 4, 2015. С. 369-376.

Артамонов А.А., Черкасский А.И., Соколина К.А., Ананьева А.Г. Современные системы искусственного интеллекта и их приложения в

31. науке. Всероссийская научная Интернет-конференция с международным участием // Экспериментальные исследования эффективности тематического агентного поиска. Казань. 2013. С. 8-11.

About Us [Электронный ресурс] // Веб-сайт компании Defense Advanced

32. Research Projects Agency: [сайт]. [2015]. URL: http://www.darpa.mil/about-us/ about-darpa (дата обращения: 28.November.2015).

DARPA SyNAPSE Program [Электронный ресурс] // Artificial Brains: [сайт].

33. [2015]. URL: http://www.artificialbrains.com/darpa-synapse-program (дата обращения: 14.11.2015).

Хведелидзе А.М., Рогожин И.А. Моделирование динамики спина-1/2 в

34. лазерном поле // Математическое моделирование. июль 2015. Т. 27. № 7. С. 129-136.

LaserlabEurope Partners [Электронный ресурс] // LaserlabEurope: [сайт].

35. [2015]. URL: http://www.laserlab-europe.net/about-us/partners (дата обращения: 19.08.2015).

Артамонов А.А., Николаев В.С., Черкасский А.И. Научная сессия НИЯУ

36 МИФИ - 2011 // Применение семантических сетей в аналитических исследованиях в области международного научно-технического и международно-промышленного сотрудничества. Москва. 2011. Т. 3. С. 245.

37 Касьянов В., Касьянова Е. Визуализация информации на основе графовых ' моделей // Научная визуализация, Т. 6, № 1, 2014. С. 31-50.

Артамонов А.А., Ананьева А.Г., Александрова Н.А., Кшняков Д.О.,

38 Третьяков Е.С. Анализ деятельности и информационного ресурса Агентства по перспективным оборонным научно-исследовательским разработкам США (DARPA) // Наноинженерия, № 8, 2015. С. 43-48.

Artamonov A.A., Ananieva A.G., Trtyakov E.S., Ionkina K.V., Suslina A.S.,

39. Onykiy B.N., Pronicheva L.V. The express case analysis results visualization // Scientific Visualization, Vol. 8, No. 3, 2016. pp. 25-34.

Реферативная база данных Web of Science [Электронный ресурс] //

40. Webofknowledge: [сайт]. [2016]. URL: https://webofknowledge.com/ (дата обращения: 16.02.2016).

Реферативная база данных Scopus URL: https://www.scopus.com/

41. [Электронный ресурс] // Scopus: [сайт]. [2016]. URL: https:// www.scopus.com/ (дата обращения: 16.02.2016).

Патентная база данных Espacenet [Электронный ресурс] // Espacenet :

42. [сайт]. [2016]. URL: https://worldwide.espacenet.com/ (дата обращения: 16.02.2016).

Laser Marketplace 2015: Lasers surround us in the Year of Light [Электронный

43. ресурс] // Laser Focus World : [сайт]. [2015]. URL: http:// www.laserfocusworld.com/articles/print/volume-51/issue-01/features/laser-

marketplace-2015-lasers-surround-us-in-the-year-of-light.html (дата обращения: 16.02.2016).

Артамонов А.А., Николаев В.С., Черкасский А.И., Леонов Д.В. III Всероссийская научно-практическая конференция «Информационные

44. технологии в образовании XXI века» // Применение мультиагентных информационно-аналитических систем в учебно-научной деятельности. Москва. 2013. С. 69-73.

Артамонов А.А., Оныкий Б.Н., Черкасский А.И., Леонов Д.В. Современные системы искусственного интеллекта и их приложения в науке.

45. Всероссийская научная Интернет-конференция с международным участием // Учебный курс по агентным информационным технологиям в аналитической деятельности. Казань. 2013. С. 58-62.

Inkina V. The 7th international conference "Distributed computing and Grid-

46. technologies in science and education" // Adaptive method for computer-aided translation of research and technology texts. Dubna. 2016. P. 82.

Kshnyakov D. The 7th international conference "Distributed computing and

47. Grid-technologies in Science and Education" // Multidisciplinary digest structure formation methods. Dubna. 2016. P. 83.

Ionkina K. The 7th international conference "Distributed computing and Grid-

48. technologies in science and education" // Scientific visualization of information analytical researches. Dubna. 2016. P. 82.

49. Salton G., McGill M.J. Introduction to modern information retrieval, 1986.

50. Salton G. Dynamic Information and Library Processing., 1975.

51 Greenberg J. Understanding metadata and metadata schemes // Cataloging \& ' classification quarterly, Vol. 40, No. 3-4, 2005. pp. 17-36.

Соколина К.А., Курнаев В.А., Артамонов А.А., Черкасский А.И. Современные системы искусственного интеллекта и их приложения в

52. науке. Всероссийская научная Интернет-конференция с международным участием // Интеллектуальная агентная система по физике плазмы. Казань. 2013. С. 68-73.

Соколина К.А., Баламутенко А.В., Николаев В.С., Леонов Д.В., Суслина

53. И.В., Ананьева А.Г., Проничева Л.В., Ушмаров И.А., Черкасский А.И., Артамонов А.А. Мировые научно-исследовательские и технологические

организации по физике плазмы, Свидетельство о регистрации базы данных 2014620346, Февраль 26, 2014.

Курнаев В.А., Оныкий Б.Н., Галин И.Ю., Соколина К.А., Курнаев А.А., Николаев В.С., Артамонов А.А., Баламутенко А.В., Леонов Д.В.,

54. Проничева Л.В., Фомина Ю.Е. Тезаурус по физике плазмы в международном стандарте TMX 1.4b Specification, Свидетельство о регисрации базы данных 2015620043, Январь 12, 2015.

Артамонов А.А., Соколина К.А., Леонов Д.В., Черкасский А.И. Современные проблемы прикладной математики и информатики

55. (MPAMCS'2014) // Формирование тематических кластеров для агентного поиска научно-технической информации в интернет (на примере тематического направления "Физика плазмы"). Дубна. 2014. С. 41.

Артамонов А.А., Галин И.Ю., Соколина К.А., Николаев В.С., Черкасский А.И. Современные проблемы прикладной математики и информатики

56. (MPAMCS'2014) // Тематические тезаурусы в агентных технологиях поиска научно технической информации в Интернет (на примере тезауруса по "Физике плазмы"). Дубна. 2014. С. 160-161.

Артамонов А.А., Леонов Д.В., Николаев В.С., Оныкий Б.Н., Проничева 57 Л.В., Соколина К.А., Ушмаров И.А. Визуализация семантических

отношений в мультиагентных системах // Научная визуализация, Т. 6, № 3, 2014. С. 68-76.

Семантический Архив [Электронный ресурс] // Аналитические бизнес 58. решения: [сайт]. [2015]. URL: http://anbr.ru/products/semarchive/ (дата обращения: 18.июнь.2015).

Saracevic T. Relevance: A review of the literature and a framework for thinking 59 on the notion in information science. Part II: nature and manifestations of ' relevance // Journal of the American Society for Information Science and Technology, Vol. 58, No. 13, November 2007. pp. 1915-1933.

Standard Status Specification [Электронный ресурс] // Веб-сайт IEEE

60. Foundation for Intelligent Physical Agents: [сайт]. [2002]. URL: http://fipa.org/ repository/standardspecs.html (дата обращения: 28.Ноября.2015).

Тарасов В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества:

61. стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте // Новости искусственного интеллекта. 1998. № 2. С. 5-63.

Welcome to FIPA [Электронный ресурс] // Веб-сайт IEEE Foundation for

62. Intelligent Physical Agents: [сайт]. [2015]. URL: http://fipa.org/ (дата обращения: 15.Февраль.2014).

Stata R., Bharat K., Maghoul F. The Term Vector Database: fast access to

63. indexing terms for Web pages. // Proceedings of WWW9. 2000. URL: http:// www9.org/w9cdrom/159/159.html (дата обращения: 26.December.2009).

Wiemer-Hastings H., Wiemer-Hastings K., Graesser A. Proceedings of the

64. Sixteenth International Joint Congress on Artificial Intelligence. // How Latent is Latent Semantic Analysis? San Francisco. 1999.

Zobel J., Moffat A., Ramamohanarao K. Inverted files versus signature files for

65. text indexing // ACM Transactions on Database Systems (TODS), Vol. 23, No. 4, December 1998. pp. 453-490.

RSS 2.0 Specification [Электронный ресурс] // RSS Advisory Board: [сайт].

66. [2009]. URL: http://www.rssboard.org/rss-specification (дата обращения: 15.November.2015).

Berners-Lee T., Hendler J., Lassila O. The Semantic Web // Scientific American. . May 2001. Vol. 304. No. 5. pp. 35-43.

68 Home [Электронный ресурс] // W3C: [сайт]. [2016]. URL: https:// ' www.w3.org/ (дата обращения: 03.02.2016).

69 Current members [Электронный ресурс] // W3C: [сайт]. [2016]. URL: https:// ' www.w3.org/Consortium/Member/List (дата обращения: 03.02.2016).

Definition of user agent [Электронный ресурс] // W3C: [сайт]. [2011]. URL: 70. https://www.w3.org/WAI/UA/work/wiki/Definition_of_User_Agent (дата обращения: 03.02.2016).

Институт проблем безопасности и анализа информации. Ключевые

71 преимущества технологий Visual Analytics Inc. // Институт проблем ' безопасности и анализа информации. 2015. URL: http://www.spi2.ru/

products/pdf/VAI_Advantages.pdf (дата обращения: 19.август.2015).

72 IBM Inc. i2 Analyst's Notebook // IBM. 2015. URL: http://www-03.ibm.com/ ' software/products/en/analysts-notebook (дата обращения: 9.Сентябрь.2015).

IBM Inc. IBM i2 Analyst's Notebook White Paper // Веб сайт корпорации 73. IBM. 2013. URL: http://www-01.ibm.com/support/

docview.wss?uid=swg27041255&aid=1 (дата обращения: 11.Март.2015).

Balamutenko A., Nikolayev V., Sokolina K., Leonov D., Suslina I., Ananieva A., 74. Pronicheva L., Ushmarov I., Cherkasskij A., Artamonov A. World Plasma Physics Research Organisations Database, TXu 1-904-126, February 13, 2014.

75 Федотов А.М., Барахнин В.Б., Шокин Ю.И. Проблемы поиска информации. ' Новосибирск: Наука, 2010.

76

77.

78

Барахнин В.Б., Федотов А.М. Построение моделей документального и фактографического поиска в электронных библиотеках // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы, № 12, 2014. С. 10-18.

Городецкий В.И. Г.М.С..Х.А.В. Многоагентные системы (обзор) // Новости искусственного интеллекта, № 2, 1998. С. 64-116.

Николаев В.С., Оныкий Б.Н., Соколина К.А., Ушмаров И.А. Агентное сканирование мировых интернет-ресурсов по естесвеннонаучным и технологическим направлениям // Системы высокой доступности, Т. 10, № 2, 2014. С. 45-49.

Артамонов А.А., Черкасский А.И., Николаев В.С. Научная сессия НИЯУ 79. МИФИ - 2013 // Аналитические исследования с применением интеллектуальных агентных систем. Москва. 2013. Т. 3. С. 50.

80

81

Артамонов А.А., Николаев В.С., Черкасский А.И. Научная сессия НИЯУ МИФИ - 2012 // Автоматизированное создание новостных изданий (дайджестов) по мировым источникам информации. Москва. 2012. Т. 3. С. 48.

Артамонов А.А., Николаев В.С., Черкасский А.И. Научная сессия НИЯУ МИФИ - 2012 // Анализ и стендовые экспериментальные исследования на рынке агентных информационно-аналитических систем. Москва. 2012. Т. 3. С. 46.

82 Ландэ Д.В., Снарский А.А., Безсуднов И.В. ИНТЕРНЕТИКА Навигация в ' сложных сетях: модели и алгоритмы. М.: Либроком, 2009.

Ипатова Э.Р. Введение в информационные системы. Магнитогорск: МаГУ, . 2002. 127 с.

Жуликов С.Е., Жуликова О.В. Проблема пертинентности современных 84. информационно-поисковых систем // Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки, Т. 18, № 1, 2013. С. 224-226.

Artamonov A., Onykiy B., Ananieva A., Tretyakov E., Pronicheva L., Ionkina

85. K., Suslina A. Agent Technologies for Polythematic Organizations Information-Analytical Support // Procedia Computer Science. 2016. Vol. 88. pp. 336-340.

Artamonov A., Onykiy B., Ananieva A., Ionkina K., Kshnyakov D., Danilova V.

86. Regular Agent Technologies for the Formation of Dynamic Profile // Procedia Computer Science. 2016. Vol. 88. pp. 482-486.

Приложение 1 Акты о внедрении результатов работ

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

федеральное государственное бюджетное учреждение "Научно-технический институт межотраслевой информации" (НТИМИ)

Зорге ул, д. 22, корп. 1,2, г. Москва, 125252 Тел. [phone], Тел./факс [phone], Факс [phone] E-mail: [e-mail], [e-mail] ИНН/КПП 7714039292/771401001 ОГРН 1027739145610

от__201___г. jYs ___

На Хг__от___

АКТ

внедрения в НТИМИ результатов диссертационной работы Артамонова A.A. на соискание ученой степени кандидата технических наук по теме «Трехуровневая система агентного поиска и обработки научно-технической информации» по

специальности 05.13.01

Настоящий акт подтверждает, что результаты диссертационной работы Артамонова A.A. на тему «Трехуровневая система агентного поиска и обработки научно-технической информации» использованы в информационно-аналитической деятельности Научно-технического института межотраслевой информации (НТИМИ). Комиссии в составе:

В.И. Волошин, к.ф-м.н. научный руководитель НТИМИ; Г.М. Носков, руководитель Аналитического центра НТИМИ; В.Е. Лукашов, к.т.н. ученый секретарь НТИМИ.

рассмотрела результаты использования трехуровневой модели поиска и обработки информации, полученные в ходе подготовки информационно-аналитических продуктов по различным научно-техническим направлениям

деятельности НТИМИ.

Разработанная и внедренная модель позволила повысить эффективность подготовки таких материалов как - дайджесты и информационно-

аналитические отчеты.

Внедрение результатов диссертационной работы в практическую деятельность НТИМИ позволила повысить производительность выполнения

информационно-аналитических операций, решить проблему обработки сверхбольших массивов информации (Big Data), сократить календарные сроки выполнения информационно-аналитических работ до 40%, а именно:

• сокращены временные затраты на выпуск еженедельного дайджеста на 70%, за счет высокой степени автоматизации работ по поиску информации в открытых источниках и сокращения участия специалиста в отборе пертинентной информации;

• сокращены временные затраты на подготовку информационно-аналитических отчетов на 20%, за счет средств выделения целевых данных из больших объемов неструктурированной информации.

Новым качеством разработанной агента ой системы является возможность автоматического агентного поиска информации не только по тематическому направлению, но и по этапам жизненного цикла объектов, представляющих для пользователя особый интерес.

Полученные в результате работы агентной системы информационно-аналитические материалы высоко оцениваются основным заказчиком НТИМИ - Фондом перспективных исследований (ФПИ).

Успех в опытной эксплуатации Мультиагентной системы по естественнонаучным и технологическим направлениям определил решение о создании в НТИМИ специальной информационно-аналитической лаборатории для производственного использования агентных технологий.

В.И. Волошин

Г.М. Носков

НТИМИ

Ученый секретарь НТИМИ, к.т.н.

В.Е. Лукашов

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

(НИЯУ МИФИ)

«УТВЕРЖДАЮ»

ПрОО)

,методическои И, профессор Е.Б. Весна _20 AT.

АКТ

об использовании в НИЯУ МИФИ результатов диссертационной работы Артамонова A.A.

представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук по теме «Трехуровневая система агентного поиска и обработки научно-технической информации» в учебном процессе по специальности 05.13.01

Комиссия кафедры «Анализ конкурентных систем» №65 НИЯУ МИФИ в

составе:

Ищенко H.H., к.т.н., проф. каф. №65, Проничева Л.В., к.т.н., доц. каф. №65, Галин И.Ю., к.т.н., доц. каф. №65. рассмотрела материалы диссертационной работы ассистента Артамонов А.А, на тему «Трехуровневая система агентного поиска и обработки научно-технической информации» и установила следующее:

Диссертационная работа Артамонова A.A. содержит в подразделе 4.4. материалы нового разработанного им учебного курса «Информационно-аналитические исследования с использованием интеллектуальных агентных систем». В 2010/2011 учебный году курс был прочитан как факультативный в Институте международных отношений (ИМО) для студентов 3 курса бакалавриата. Факультативный курс читался два учебных года, вызвал большой интерес у студентов, был одобрен кафедрой «Анализ конкурентных систем» №65 и рекомендован для включения в учебный план как обязательная дисциплина для подготовки студентов по специальности 41.03.05 «Международные отношения», специализация «Международное научно-технологическое и промышленное сотрудничество».

Учебный курс «Информационно-аналитические исследования с использованием интеллектуальных агентных систем» преподается как обязательный три учебных года в объеме 72 академических часа. За этот период курс обогатился обширным компьютерным практикумом, разработанным на основе результатов диссертационной работы Артамонова A.A. Десять студентов выполнили свои квалификационные работы по тематике курса и под научным руководством Артамонова A.A. Заключение комиссии;

Результаты диссертационной работы Артамонова A.A. «Трехуровневая система агентного поиска и обработки научно-технической информации» выполненной по специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации» под научным руководством д.т.н., проф., зав, каф. «Анализ конкурентных систем» №65 Ь,Н, Оныкия полностью использованы в учебном процессе кафедры №65. Вся учеб но-методическая документация по курсу подготовлена на русском и английском языках. В настоящее время автором совместно с его научной группой проводятся работы по создании более глубокой версии курса для магистратуры ИМО НИЯУ МИФИ. Члены комиссии:

Доцент каф. №65, к.т.н.

Доцент каф. №65, к.т.н.

Профессор каф. №65, к.т.н.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

(НИЯУ МИФИ)

внедрения в НИЯУ МИФИ результатов диссертационной работы Артамонова A.A. на соискание ученой степени кандидата технических наук по теме «Трехуровневая система агентного поиска и обработки научно-технической информации» по

специальности 05.13.01

Настоящий акт подтверждает, что результаты диссертационной работы Артамонова A.A. на тему ««Трехуровневая система агентного поиска и обработки научно-технической информации» использованы для информационно-аналитической поддержки академической деятельности кафедры «Физика плазмы» №21 НИЯУ МИФИ и НОЦ «Лазерные промышленные технологии» кафедры «Лазерной физики» №37 НИЯУ МИФИ. Комиссия в составе:

В.А. Курнаев, д.ф-м.н., проф., зав. каф. «Физика плазмы» №21; В.Н. Петровский, к.ф-м.н., доц. каф. «Лазерные технологии» №37, руководитель лаборатории;

Л.В. Проничева, к.т.н., доц., каф. «Анализ конкурентных систем» №65 рассмотрела материалы диссертационной работы Артамонова A.A., представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук и отмечает:

1. Диссертация Артамонова A.A. является самостоятельной частью проекта по созданию Мультиагентной информационно-аналитической системы по естественно научным и технологическим направлениям (МИАС) выполняемой кафедрой Анализ конкурентных систем №65 в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» по проекту

АКТ

«Мультиагентные информационно-аналитические системы по естественно-научным и технологическим направлениям» № 16.740.11.0129 от 02 сентября 2010 года.

2. В результате совместной работы кафедры «Физика плазмы» №21, НОЦ «Лазерные технологии», кафедры «Анализ конкурентных систем» №65 лично Артамонов A.A. внес определяющий вклад в создание следующих интеллектуальных продуктов:

a. Управляющая база данных для агентного поиска в Интернет новостной информации по тематическому направлению "Лазерные технологии" новостной информации по тематическому направлению "Лазерные технологии", Свидетельство о государственной регистрации базы данных 2016620164, февраль 04, 2016.

b. Мультиязычный тезаурус по тематическому направлению «Лазерные технологии» на русском, английском и испанском языках,

c. Методика ситуационного экспресс-анализа мирового состояния заданных научно-технических направлений,

d. В информационных продуктах МИАС используются разработанные и опубликованные автором методы визуализации информации, позволяющие существенно сокращать объемы отчетов по информационно-аналитическим исследованиям с современным компьютерным дизайном.

3. Существенными результатами диссертации Артамонова A.A. являются предложенные и разработанные методы тематического и лингвистического масштабирования агентных систем. Эти методы дали положительные результаты при тематическом масштабировании, то есть при расширении системы от тематики «Физика плазмы» к тематике «Лазерные промышленные технологиям» и при лингвистическом масштабировании, то есть при добавлении к русскому и английскому языкам поиска испанского языка. Это дает основание считать, что МИАС может быть успешно использован не только в институте Лазерных и плазменных технолог ий, но и в других институтах НИЯУ МИФИ.

Заключение комиссии!

Перечисленные выше результаты диссертационной работы Артамонова A.A. по теме «Трехуровневая система агентного поиска и обработки научно-технической информации» выполненной по специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации» под научным руководством д.т.н., проф., зав. каф. «Анализ конкурентных систем» №65 Ь.Н. Оныкия, вошедшие в проект МИАС и использованные для информационно-аналитической поддержки академической деятельности в режиме опытной эксплуатации, свидетельствуют об их высокой практической важности.

Члены комиссии:

Зав.каф. №21, д.ф-м.н., профессор

Доцент каф. №37, к.ф-м.н.

Доцент каф. №65 к.т.н.

B.I I. Петровский

Л.В. Проничева

Приложение 2 Структура управляющей базы данных источников

SyNAPSI ч -J

• 2008-2016 •

Этапы программы

Технико-экономическое обоснование

Г/ 2008-2009

2009-2011

2011-2013

03.2013- 12.2013

Фиксирование программы

млн. долл. США

| 2008-2009т(17%) ■ 2009-2011 [42%) ■ 2011-2014 (42%)

2014-2016

Юсноёные веха программы

Нейроморфный чип первого поколения

Продемонстрирован нейроморфный чип, содержащий 256 нейронов и приблизительно 250 000 синапсов. Данный чип является шагом к распознаванию рукописных текстов и анализу стратегии игры в пинпонг

Неокортекс масштабируемый до уровня "кошка"

Продемонстрирован неокортекс, масштабируемый до уровня "кошка", который имитирует рабочую деятельность в 643 раза медленнее реального неокортекса, с использованием суперкомпьтера В1иеОепе/Р в Ливерморской национальной лаборатории

i

Описание архитектуры TrueNorth и Compass

Опубликована научная работа, описывающая архитектуру чипа TrueNorth и симулятора для когнитивных вычислений Compass,

используемыех для имитации работы 530 миллиардов нейронов

Массив функционирующего мемристора HRL

Специалистами исследовательской группы HRL продемонстрирован первый массив функционирующих мемристоров, изготовленный на КМОП-структуре (CMOS)

i

Фиксация жизненно важных функциональных свойств обонятельной луковицы гломерулярного слоя

Опубликована научная работа, описывающая использование нейроморфного чипа с 256 нейронами для фиксации жизненно важных функциональных свойств обонятельной луковицы гломерулярного слоя

я

Рамочная нейроморфная архитектура

i

Когнитивная парадигма программирования

Опубликована научная работа, представляющая

новую парадигму программирования, допускающую построение сложных когнитивных алгоритмов и приложений и в то же время являющаяся эффективной доя системы TrueNorth. Парадигма состоит из абстрактной программной конструкции Corelet, представляющей сеть нейросинаптических ядер, которая инкапсулирует в себе все детали, кроме внешних входов и выходов, объектно-ориентированного языка Corelet для создания программных кодов; Corelet библиотеки и комплексной Corelet лаборатории, которая представляет собой среду программирования

Учёными из университета Висконсин-Мэдисон опубликована научная статья, описывающая минимальную рамочную нейроморфную архитектуру для распознавания объектов и прогнозирования движения. Архитектура содержит 766 спайковых искусственных нейронов, которые могли бы быть запущены на нейросинаптическом ядре IBM

Реализация TrueNorth

Учёные IBM реализовали нейроморфный чип TrueNorth, содержащий I млн нейронов и 256 млн программируемых синапсов

Создание чипа RodentBrain

Создан чип Яос1егйВгат, содержащий 48 экспериментальных чипов Тше^гЛ и имитирующий работу мозга грызуна

Я

та =

-

о

CD

X =

CD

Uí =

X

as =

x

CD Г5

PS о

CD

ta о

Г5

erre

я

о

X та

О

та

М

CD

1/1 VJ

г hd

Ifl

и

ю

OJ

Приложение 4 Семантическая сеть Ьаэег1аЬ-Еигоре

Приложение 5 Результаты контрольной выборки по оценке Г-меры системы

Период Общее количество статей за неделю Выданная информация, пертинентная запросу пользователя (А) Выданная информация, не пертинентная запросу пользователя (С) Не выданная информация, пертинентная запросу пользователя (В) Не выданная информация, не пертинентная запросу пользователя (В) Полнота (№ Точность (Р) Коэффициент информацион ного шума (К)

1 неделя (05.02-11.02) 20 20 0 0 0 1,00 1,00 0,00

2 неделя (12.02-18.02) 225 28 6 0 191 1,00 0,82 0,18

3 неделя (19.02-25.02) 318 23 5 2 288 0,92 0,82 0,18

4 неделя (26.02-03.03) 419 31 6 1 381 0,97 0,84 0,16

5 неделя (04.03-10.03) 420 22 2 3 393 0,88 0,92 0,08

6 неделя (11.03-17.03) 572 23 0 1 548 0,96 1,00 0,00

7 неделя (18.03-24.03) 585 29 1 2 553 0,94 0,97 0,03

8 неделя (25.03-31.03) 776 35 4 2 735 0,95 0,90 0,10

9 неделя (01.04-07.04) 411 36 2 0 373 1,00 0,95 0,05

10 неделя (08.04-14.04) 481 27 0 1 453 0,96 1,00 0,00

11 неделя (15.04-21.04) 448 31 1 3 413 0,91 0,97 0,03

12 неделя (22.04-28.04) 508 27 1 0 480 1,00 0,96 0,04

13 неделя (29.04-05.05) 455 27 2 1 425 0,96 0,93 0,07

14 неделя (06.05-12.05) 454 26 2 1 425 0,96 0,93 0,07

15 неделя (13.05-19.05) 481 23 0 0 458 1,00 1,00 0,00

16 неделя (20.05-26.05) 363 27 1 0 336 1,00 0,96 0,04

17 неделя (27.05-02.06) 345 22 2 0 321 1,00 0,92 0,08

18 неделя (03.06-09.06) 490 27 1 2 460 0,93 0,96 0,04

19 неделя (i0.06-i6.06) 5i2 24 i i 4S6 0,96 0,96 0,04

20 неделя (i7.06-23.06) 3S9 2i i 0 367 i,00 0,95 0,05

21 неделя (24.06-30.06) i66 2i i 0 i44 i,00 0,95 0,05

Приложение 6 Семантическая сеть по организации European Photonics Industry Consortium

Приложение 7 Ситуационный экспресс анализ

Промышленные приложения

Крупнейшими сегментами рынка лазерных технологий являются сегменты связи и оптических носителей. Затем следуют лазерная обработка материалов и литография. В 2014 году продажи лазеров в медицине по-прежнему больше, чем в категории приборов и датчиков, далее располагаются военные заказы.

I

Связь и оптические носители

Сегмент рынка включает в себя осе лазерные диоды, используемые в телекоммуникациях, передаче данных и устройствах оптического хранения, в том числе для оптических усилите лей.

Выручка от лазеров связи и оптических носителей достигла $3.515 млрд в 2014 году и, по прогнозам, вырастет примерно на 2,8% до $3.615 млрд в 2015 году.

Появление 100G стало отправной точкой в 20132014 годах развития данного сегмента в связи с построением магистралей беспроводной связи. (LTE и Wi-Fi сети продолжают расширяться, и трафик продолжает расти.)

I Обработка материалов и литография

Сегмент включает в себя лазеры, используемые д.ля всех видов обработки

металлов (сварки, резки, отжига, сверления); полупроводников и микроэлектроники (литография, скрайбирование, ремонт дефектов, бурение); маркировки всех материалов; и обработки других материалов (например, резки и сварки органики, быстрого прототипирования, микрообработки, и производства решеток). Также включает в себя лазеры для литографии.

Продолжается активный рост числа волоконных лазеров, которые увеличили свою долю в общем объеме промышленного лазерного рынка до 36% за счет твердотельных и С02 лазеров. Сектор волоконных лазеров, как наиболее доходный, является самым популярным в ежегодных маркетинговых исследованиях.

В 2014 13% от общего объема рынка составляли, в основном, мощные прямые диоды. Этот относительно новый для рынка продукт используется в онлайн устройствах, па-пример, для пайки крыш, и также как высокоэффективные лазеры большой мощности отвоевывает свою нишу на рынке.

В то время как волоконные лазеры продолжают свое безостановочное проникновение в развитые рынки, такие как маркировка, доходы от продаж

твердотельного лазера сокращаются. На оцененном в $750 миллионов рынке систем маркировки/гравировки доминируют маломощные волоконные лазеры, а в гравировке С02 лазеры. Для поддержания доходов от твердотельных лазеров внедряются сверхбыстрые лазеры (или ультракороткого импульса), работающие на пико - и фемтосекундных импульсах, сосредоточенных на устройствах обработки микроматериалов, например, обработке деталей смартфонов и планшетов. Волоконные лазеры, работающие при очень короткой ширине импульса, конкурируют за долю на этом рынке, и некоторые аналитики предполагают, что микробработка может быть следующей возможностью развития этих лазеров. Некоторые исследования оценивают перспективу скорейшего создания рынка сверхбыстрых импульсных лазеров в $450 миллионов.

Развитие области лазерного аддитивного производства вызвало рост доходов от твердотельных и волоконных лазеров. Wohlers Associates (Форт Коллинз, Колорадо) сообщает, что аддитивное производство (АП) увеличилось более чем на 63% в 2013 году с 37% доходов, относящихся к 3D и АП частям для готовой

продукции, а не прототипов. В ходе опроса авиационной промышленности относительно АП выяснилось, что 27% компаний уже его используют; 10% рассчитывают использовать его в следующем году; и 37% планируют использовать в ближайшие пять лет.

I Медицина и эстетика

В 2014 году продажи хирургических, офтальмологических и косметических лазеров выросли на 13%, 9% и 8% соответственно, продажи медицинских и эстетических лазеров в 2014 году достигли $745 млн и прогнозируется рост более чем на 9% до $815 млн к 2015 году.

| Приборы и датчики

«В настоящее время, микроскопия сверхвысокого разрешения является наиболее динамично развивающимся сектором на рынке лазерного приборостроении», - говорит Майк Тайс, вице-президент сервисных и консалтинговых услуг Strategic Directions International (SDi; Лос-Анджелес, Калифорния). «В то время как лазерная сканирующая конфокальная микроскопия существует па протяжении десятилетий, новые методы, разработанные за последние 10 - 15 лет, сейчас активно коммерциализируются, и два новатора, создавшие особые методы— микроскопию на основе подавления спонтанного испускания или STED и мономо-

лекулярную микроскопию - недавно были удостоены Нобелевской премии по химии. Преодолев дифракционный предел для оптической микроскопии, эти и другие методики, известные иод аббревиатурами STORM, PALM, и SIM, попали в русло исследований науки о жизни». Тайс добавляет, «Давно внедренная технология Ла-зсрно-искровой эмиссионной спектрометрии (ЛИЭС) переживает период возрождения, в то время как системы следующего поколения обеспечивают более высокую производительность, и некоторые производители внедряют ЛИЭС в портативные приборы для расширения применимости.»

I

Специальные разработки

Из $572 млн., что Strategies Unlimited прогнозирует для продаж научно-технических и военных лазеров в 2015 году, старший аналитик аэрокосмической и оборонной промышленности Frost & Sullivan (Сан-Антонио, Техас) Брэд Ксрран оценивает ежегодную стоимость рынка в ~$150 млн для технологии лазерного прицеливания и еще около $50 миллионов для оружия направленной энергии, совместно с компаниями Raytheon (Уолтем, Массачусетс), Lockheed Martin (Ветесда, Мэриленд) и Bocing(4nKaro, Иллинойс), ведущими в этой сфере.

I Развлечения и дисплеи

Сегмент включает в себя лазеры, используемые для световых шоу, игр, кино, цифровых передних и задних проекторов, пи-ко-проекторов и лазерных указок.

Лазерные источники света для проекции кино только сейчас поступают в продажу, а также в этом году планируется открытие многих лазерных театров. Для высококлассных, бизнес проекторов лазеры уже используются в течение нескольких лет. Несмотря на небольшой темп, использование лазеров растет.

I Запись изображений и печать

Эта категория включает лазеры для коммерческих систем допечатиой подготовки и обработки фотографий, а также обычные лазерные принтеры для потребительского и коммерческого использования.

Продажи диодных лазеров, используемых в коммерческой печати, находятся в упадке. Создание приложений для хранения и размещение аудио и видео в облаке в значительной степени уменьшило потребность в вещественном хранении изображений.

МИАС

ЦЕЛЕВОЙ ПОИСК ДЛЯ ПРОФЕССИОНАЛОВ

Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ

Мультиагентные информационно-аналитические системы