3) по архитектурному принципу;
4) по структуре и процессам обработки знаний:
а) по модели знаний;
б) по управлению знаниями;
в) по методу обучения;
5) по специализации систем ИИ:
а) специализированные (используют единый домен знаний);
б) комплексные (используют множество доменов знаний);
6) по методам обработки информации;
7) по функциям в контуре управления;
8) по методам достижения интеграции и интероперабельности СИИ;
9) по опасности последствий;
10) по конфиденциальности;
11) по видам деятельности;
12) по взаимодействию с человеком-оператором.
Возможно расширение видов классификации систем ИИ.
Схема классификации представлена в таблице 2.1.
Таблица 2.1 – Схема классификации систем искусственного интеллекта
Возможно дополнение классификации СИИ как по новым основаниям, так и путем детализации классов по специализированным классификациям.
Классы можно характеризовать различными дополнительными аспектами или подклассами, например:
– наличием/отсутствием внешнего наблюдения, осуществляемого человеком-оператором либо другой автоматизированной системой;
– степенью понимания системы;
– степенью реактивности/отзывчивости;
– уровнем устойчивости функционирования;
– степенью надежности и безопасности;
– видом аппаратной реализации;
– степенью приспособляемости к внутренним или внешним изменениям;
– способностью оценивать свою собственную работоспособность/пригодность;
– способностью принимать решения и планировать.
2.3. Применение технологий искусственного интеллекта при решении задач дешифрирования аэроснимков
Развитие элементной базы, материалов и технологий, в том числе искусственного интеллекта, робототехники, информационных и коммуникационных технологий, технологий цифровых двойников, способствует созданию нового поколения интеллектуальных бортовых аэросъемочных систем (аэрофотографических, телевизионных, инфракрасных, лазерных, радиолокационных, радиотехнических) и систем автоматизированного и автоматического дешифрирования (СААД) данных, полученных бортовыми аэросъемочными системами (БАС).
В рамках реализации технологий искусственного интеллекта в БАС и СААД сформулированы следующие основные задачи:
создание единой нормативной, информационной, технологической и инфраструктурной базовой платформы в области технологий искусственного интеллекта;
создание системы испытаний и опытной эксплуатации технологий искусственного интеллекта;
обоснование показателей качества искусственного интеллекта и разработка методического обеспечения оценивания этих показателей;
создание цифровых двойников с целью выполнения технических и тактико-технических требований к БАС и СААД, снижения себестоимости, сроков разработки и испытаний БАС и СААД, повышения их технологичности, а также повышения надежности и эффективности эксплуатации БАС и СААД;
развитие интеллектуальных средств и методов дешифрирования, обеспечивающих оперативное и надежное автоматизированное (автоматическое) обнаружение и распознавание объектов, в том числе замаскированных, а также ранжирование объектов по уровню угроз;
автоматизированная комплексная оценка и прогнозирование тактической обстановки и объединение априорных данных о противнике;
комплексное дешифрирование данных от аэрофотографических, телевизионных, инфракрасных, лазерных, радиолокационных, радиотехнических БАС;
автоматизация работы, контроля, диагностирования и прогнозирования технического состояния оборудования БАС и СААД.
Перечень задач, которые целесообразно решать с использованием технологий искусственного интеллекта в БАС и СААД, в зависимости от вида обрабатываемых данных, имеет следующие основные уровни классификации:
задачи в интересах обработки видовой (некоординатной) информации;
задачи в интересах обработки координатной информации;
задачи в интересах обработки неструктурированной (слабоструктурированной) информации (обеспечение кибербезопасности, реализация систем поддержки принятия решений и т. п.).
Для решения указанных задач для БАС и СААД устанавливаются следующие технические требования:
выполнение этапа предобработки за минимально допустимое время, обеспечивающего возможность выполнения более сложного основного этапа обработки информации в реальном масштабе времени;
использование наиболее простых математических операций для наилучшего быстродействия и интеграции алгоритмов в специализированные вычислительные устройства, способные работать в условиях мобильных механизмов и дестабилизирующих факторов полета;
обеспечение оптимального качества обработки информации, поступающей от различных информационных систем (оптико-электронных, радиолокационных, радиотехнических, лазерных и др.), позволяющее принятие за короткое время рациональных решений;
предоставление потребителю информации в наиболее удобном виде, обеспечивающем эффективное выполнение поставленных задач.
Технологии искусственного интеллекта открывают широкие возможности для повышения эффективности автоматизированного и автоматического дешифрирования объектов в условиях обработки большого объема видеоинформации, полученной видовыми аэрофотографическими, телевизионными, инфракрасными, радиолокационными, лазерными системами.