Please use this identifier to cite or link to this item: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/17847
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorКаргін, Анатолій Олексійович-
dc.contributor.authorСілін, Євгеній Леонідович-
dc.contributor.authorKargin, Anatolii-
dc.contributor.authorSilin, Yevhenii-
dc.date.accessioned2023-10-31T15:18:37Z-
dc.date.available2023-10-31T15:18:37Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationКаргін А. О. Комп’ютерні експерименти з моделлю когнітивного сприйняття автономної інтелектуальної безпілотної системи: вплив старіння даних від сенсорів на впевненість оцінювання ситуації при прийнятті рішень / А. О. Каргін, Є. Л. Сілін // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. – 2023. – № 3. – С. 19-28.uk_UA
dc.identifier.issn1681-4886 (рrint); 2413-3833 (on-line)-
dc.identifier.urihttp://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/17847-
dc.description.abstractUA: Потреба в більш досконалих безпілотних системах (БС) підтримується тенденціями розвитку світового суспільства. Штучний інтелект (ШІ) відіграє важливу роль у підтримці необхідного рівня автономії БС. Розробники БС з підтримкою ШІ зосереджуються на створенні третього покоління ШІ, що відчуває (ШІВ), для автономних інтелектуальних БС (АІБС). Однією зі складових архітектури ШІВ є система когнітивного сприйняття, яка долає розрив між двома парадигмами «дані від датчиків» і «природні слова», що було і є основною проблемою для розгортання АІБС. У статті розглядається алгоритм, реалізований на базі моделі когнітивного сприйняття. Алгоритм виконує дистиляцію сенсу даних від датчиків шляхом обчислення внутрішнього сенсу слова на основі зовнішнього сенсу знань. Наведено формальні моделі подання зовнішнього сенсу знань, застосовуваних при дистиляції, алгоритм обробки, результати комп’ютерних і натурних експериментів, у яких як АІБС використаний колісний складський робот.uk_UA
dc.description.abstractEN: The need for more advanced Unmanned Systems (US) is supported by the development trends of world society. Artificial Intelligence (AI) plays an important role in maintaining the required level of autonomy. AI-enabled US developers are focusing on the creation of the third generation of Feeling AI (FAI) for autonomous intelligent US (AIUS). One of the components of the FAI architecture is a system of cognitive perception, which overcomes the gap between the two paradigms «data from sensors» and «natural words», which was the main problem for the deployment of AIUS. The article considers an algorithm implemented on the basis of a model of cognitive perception. The algorithm distills the sense of data from form sensors by calculating the internal meaning of a word based on the external meaning of knowledge. Formal models of the representation of the external meaning of knowledge used in distillation and the processing algorithm are presented. The results of computer and real experiments in which a wheeled warehouse robot was used as AIUS are given.-
dc.publisherУкраїнський державний університет залізничного транспортуuk_UA
dc.subjectштучний інтелект, що відчуваєuk_UA
dc.subjectкогнітивне сприйняттяuk_UA
dc.subjectавтономна інтелектуальна безпілотна системаuk_UA
dc.subjectдистиляція сенсуuk_UA
dc.subjectfeeling artificial intelligenceuk_UA
dc.subjectcognitive perceptionuk_UA
dc.subjectautonomous intelligent unmanned systemuk_UA
dc.subjectsense distillation of meaninguk_UA
dc.titleКомп’ютерні експерименти з моделлю когнітивного сприйняття автономної інтелектуальної безпілотної системи: вплив старіння даних від сенсорів на впевненість оцінювання ситуації при прийнятті рішеньuk_UA
dc.title.alternativeComputer experiments with a model of cognitive perception of an autonomous intelligent unmanned system: the effect of aging data from sensors on the confidence of assessing the situation when making decisionsuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Appears in Collections:Том 28 № 3

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kargin.pdf935.89 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.