Перспективы использования доверенной информационной аналитической системы на базе платформы Талисман с применением методов искусственного интеллекта для повышения эффективности эксплуатации сложных аппаратных систем

В результате исследования были предложены и проверены механизмы для решения прикладных задач импорта, автоматической обработки, структурирования и анализа информации на основе компонентов платформы Talisman для повышения эффективности эксплуатации сложных аппаратных систем. Была разработана предметная область, позволяющая прорабатывать аналогичные задачи в прочих прикладных областях (проведено тестирование на примере энергетической и авиационной отраслей). Полученные результаты подтверждают гипотезу, что методы машинного обучения могут быть эффективно использованы в сложных распределенных доверенных ИАС для решения спектра прикладных задач в бюджетных и коммерческих организациях, на производстве и при эксплуатации сложных аппаратных систем.

1. Системный подход к проектированию ЛА: Учебное пособие. – М.: Изд-во МАИ. Интернет источник: https://studfile.net/preview/6711193/ (посещен 10.04.2024).

2. Wang Z., Wang X., Zhang Y., Yang Y., Li Y., Information Extraction of Aircraft Maintenance Records for Knowledge Graph Construction. Published in: Global Reliability and Prognostics and Health Management (PHM-Yantai), 2022. Интернет источник: https://ieeexplore.ieee.org/document/9942091 (посещен 10.04.2024).

3. McDonald A., Gilbertson L., Baca T., A Text Mining and Information Extraction Tool for Unstructured Data, National Laboratories Information Technology Summit, 2016.

4. Niraula N., Kao A., Whyatt D., Part and Condition Extraction from Aircraft Maintenance Records, Boeing Research and Technology, Seattle, Washington and Huntsville, Alabama, USA, 2020.

5. Allinson C., Enabling Proactive Quality in Commercial Airplanes using Natural Language Processing, Massachusetts Institute of Technology, USA, 2022.

6. TALISMAN (Tracking and Learning Insights from Social Media Analysis). ИСП РАН. Интернет источник: https://talisman.ispras.ru/ (посещен 10.04.2024).

7. Belyaeva.O., Dedoc: A Universal System for Extracting Content and Logical Structure From Textual Documents / O Belyaeva, A Bogatenkova, D Turdakov, 2023 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS), 2023.

8. Neretin, E. S., Prospect for the application of augmented and virtual reality technologies in the design, production, operation of aircraft and training of aviation personnel / E. S. Neretin, P. A. Kolokolnikov, S. Y. Mitrofanov // Journal of Physics: Conference Series: 11, Moscow, 10–11 декабря 2020 года. – Moscow, 2021. – P. 012030. – DOI 10.1088/1742-6596/1958/1/012030. – EDN JDSCZB.