Close

Институт информатики и проблем регионального управления КБНЦ РАН

ИНСТИТУТ ИНФОРМАТИКИ И ПРОБЛЕМ РЕГИОНАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ –

 филиал ФГБНУ «Федеральный научный центр

«Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук»

 (ИИПРУ КБНЦ РАН)

Институт создан Постановлением Президиума РАН от 14.05.1996 г. № 86 с возложением научно-методического руководства Институтом на отделение информатики, вычислительной техники и автоматизации РАН и назначением доктора технических наук, профессора Иванова Петра Мацовича директором – организатором Института.

29 июня 1993 года Постановлением Президиума Российской академии наук № 143 Институт включен в состав Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук.

В соответствии с Федеральным законом от 27 сентября 2013 г. № 253-ФЗ «О Российской академии наук, реорганизации государственных академий наук и внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» и распоряжением Правительства Российской Федерации от 30 декабря 2013 г.  № 2591-р Институт передан в ведение Федерального агентства научных организаций (ФАНО России).

Приказом ФАНО России от 29 декабря 2015 г.                 № 698 Институт присоединен к Федеральному научному центру «Кабардино-Балкарский научный центр РАН».

 

Директор Института с 2018 г. по 2021 г. –  Иванов Темиржан Хаутиевич – кандидат технических наук, специалист в области автоматизации систем управления, математической кибернетики, моделирования сложных систем управления на базе новых информационных технологий.

 

ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНСТИТУТА

 

  • теоретическая информатика;
  • интегрированные информационно-управляющие системы;
  • системный анализ;
  • искусственный интеллект;
  • мультиагентные системы;
  • компьютерная лингвистика;
  • робототехника и мехатроника;
  • виртуальные системы и среды;
  • бионаноробототехника;
  • информатизация и автоматизация региональных систем и процессов;
  • безопасность информационных технологий;
  • геоинформационные системы;
  • математическое моделирование сложных систем и процессов;
  • информационные оптические системы на основе микро- и нанокапилярных структур;
  • материалы для микро- и наноэлектроники;
  • устойчивое и опережающее развитие социо-эколого-экономических систем;
  • экономика инновационного процесса.

 

Кадровый потенциал института составляют 89 научных работников в том числе 56 научных сотрудников, из них 14 докторов наук и 33 кандидатов наук.

 

Важнейшие результаты

фундаментальных исследований Института

Направление «Разработка информационных измерительных систем

на основе микро- и нанокапиллярных структур»

 

На основе исследований оптических свойств микро- и наноструктурированного стекла получены следующие результаты.

Реализована рентгеновская дифрактометрия в режиме реального времени для наблюдения изменений кристаллической структуры материалов в телевизионном стандарте частоты.

Разработан способ реализации микрорентгенофлуоресцентного анализа с разрешением по глубине материала.

Обнаружены волновые эффекты при прохождении рентгеновского излучения через капилляры с размерами меньше микрона (нанокапилляры).

Реализован локальный рентгенофлуоресцентный анализ с помощью монокапиллярных параболических и поликапиллярных эллиптических линз и синхротронного источника.

 Улучшены характеристики методов получения структурной информации кристаллов на основе использования элементов рентгеновской капиллярной оптики.

Разработана концепция прибора для регистрации рентгеновского изображения с высоким энергетическим и пространственным разрешением.

Разработана концепция интегрирования порошковой рентгеновской дифрактометрии и многоканальной реакторной системы на основе капилляров из стекла для экспериментов с высокой пропускной способностью.

Разработана концепция способа комбинирования рентгенофлуоресцентного анализа и ближнепольной микроскопии.

Разработан широкополосный источник ближнего инфракрасного излучения, выполненный в форме микроструктурированного волокна из боросиликатного стекла с содержанием нанокристаллов сульфида свинца.

Продемонстрирован полимерный волновод с полой сердцевиной и микроструктурированной оболочкой для передачи узкополосного излучения частоты 3 ТГц в одномодовом режиме. По сравнению с ранее известными результатами увеличена частота передаваемого излучения от 0.3÷1.5ТГц до 3ТГц, уменьшены поперечный размер и радиус изгиба волновода, соответственно, от 1см до 3мм и от 12см до 5см, сохранив при этом общие потери излучения на уровне 10 дБ/м. Проблема достижения частоты в 3ТГц решена за счет модификации стекловолоконного метода «сборки и перетяжки» применительно к полимерным материалам. Ключевое применение результата-возможность фильтрации излучения ТГц квантово-каскадных лазеров от нежелательных частот и способ доставки их в труднодоступные области.

 

Направление «Когнитивные системы и технологии, нейроинформатика и биоинформатика, системный анализ, искусственный интеллект, системы распознавания образов, принятие решений при многих критериях»

 

Разработана фундаментальная научная теория систем искусственного интеллекта на основе мультиагентных рекурсивных когнитивных архитектур, создающая предпосылки для решения широкого класса прикладных задач принятия решений, машинного зрения, управления динамикой сложных систем, организации группового поведения и согласованного решения задач коллективами автономных агентов и мобильных роботов. Решение указанных проблем открывает возможности для создания интеллектуальных распределенных мультиагентных специализированных систем и серийных экстремальных, персональных и сервисных мультиагентных роботов, способных выполнять функциональные задачи в автономном режиме. Разработка указанной теории составляет приоритет Кабардино-Балкарии и РАН в области искусственного интеллекта и создания подобных роботов.

В частности, получены следующие основные результаты, вошедшие в ежегодные отчетные доклады академика-секретаря ОНИТ РАН:

– модель процесса интеллектуального принятия решений на основе гипотезы о фрактальной мультиагентной нейронной пластичной когнитивной архитектуре;

– гипотеза об инварианте процесса самоорганизации мультиагентной системы принятия интеллектуальных решений на основе субоптимального поиска в мультиагентных базах знаний и мультиагентных экзистенциальных отображений;

– метод планирования целенаправленного поведения интеллектуальных агентов в гетерогенных средах на основе нейросетевого выбора максимального сальдо ожидаемой биоэнергии (принцип «угроз и надежд»);

– формализация мультиагентной самоорганизующейся когнитивной архитектуры на основе рекурсивных детерминированных абстрактных автоматов;

– математическая модель онтонейроморфогенеза в нейросетевом интеллектуальном устройстве управления мобильным роботом в задаче обучения распознавания образов;

– способ автоматического построения низкоуровневой реализации виртуальной мультиагентной среды на основе интерпретации инсерционной модели с помощью языка промежуточного уровня;

– архитектура инсерционных машин для анализа и синтеза систем искусственного интеллекта;

– инсерционная модель рекурсивной когнитивной архитектуры;

– модель онтогенеза мультиагентной нейронной сети на основе обучения с подкреплением;

– метод автоматического формирования топологии соединительных связей в теле искусственного агента в виртуальной «физически корректной» среде;

– метод восстановления многомодальной виртуальной сцены по данным сенсорной системы робота на основе иерархических гетерогенных нейронных сетей;

– модель диссипативной мультиагентной нейронной сети;

– методы мультиагентной навигации и управления движением сложных робототехнических систем;

– методы согласования, синхронизации и управления точностью моделей физических и химических процессов в виртуальных полностью корректных средах и др.

Разработан метод формирования адаптивных моделей семантики контекста ситуации в системах автоматического анализа многомодальных потоков неструктурированных данных на основе формального описания с помощью мультиагентных когнитивных архитектур. Задача синтеза логической формулы контекста сведена к мультиагентному взаимодействию целенаправленных агентов, выполняющих субоптимальные задачи поиска пути в дереве решений, высота которого равна горизонту планирования агента. Актуализация мультиагентной семантической модели и формирование когнитивных функций в задачах распознавания, управления и принятия решений на ее основе осуществляются на основе самоорганизации сети нейроподобных агентов. 

 

Разработан метод автономного извлечения знаний из неструктурированных потоков многомодальных данных на основе самоорганизации нейроподобных мультиагентных когнитивных архитектур. Формирование функциональных узлов когнитивной архитектуры автономной системы моделируется на основе агентов-нейронов (агнейронов), мотивированных к участию в процессах самоорганизации с помощью локальных целевых функций, учитывающих вознаграждение от кооперирующихся агентов. Знания строятся на основе механизма обмена частями продукционных правил между агнейронами различных типов, распознающих в неструктурированных потоках данных сигнатуры, оказывающие влияние на динамику целевого критерия.

Разработана мультиагентная модель семантики естественно-языковых высказываний на основе самоорганизующихся нейроподобных когнитивных архитектур. Значения лексем и высказываний моделируются с помощью агентов-нейронов (агнероны), мотивированных к участию в процессе конструирования смыслов на основе локальных целевых функций, совокупный рост значений которых обеспечивается в случае построения корректной семантической интерпретации. Применение рациональных нейроподобных программных агентов в качестве узлов когнитивной архитектуры позволяет строить имитационные модели функциональных систем (по Анохину) синтактико-грамматического анализа и понимания высказываний на основе мультиагентной самоорганизации.

Разработана мультиагентная модель процесса распознавания ситуаций на основе взаимодействия между специализированными нейрокогнитивными центрами в составе зрительного анализатора робота. Научная новизна результата состоит в создании принципов автономного распознавания образов на основе моделей и алгоритмов обучения мультиагентных нейрокогнитивных архитектур.

Значимость результата определяется тем, что применение разработанного формализма позволяет преодолеть проблему комбинаторного взрыва при обработке неструктурированных данных видеопотока, что открывает дополнительные возможности для создания бортовых систем машинного зрения автономных роботов.

Разработана имитационная модель процесса осаждения нанообъектов на основе высокопроизводительного параллельного алгоритма виртуального прототипирования на базе систем частиц. Разработан эффективный параллельный вычислительный  алгоритм виртуального прототипирования процесса осаждения нанообъектов на основе метода плотного заполнения решетки протяженными многомерными частицами. Алгоритм на основе библиотеки передачи сообщений MPI реализует распараллеливание, как на этапе разделения задачи по вычислительным экспериментам, так и на этапе ее расщепления по пространственным переменным. На основе разработанной имитационной модели проведено виртуальное прототипирование процесса случайно последовательной адсорбции.

Разработана концепция физикалистской модели эволюции систем гетерофазного интеллекта в категориях феноменологической термодинамики. Установлена сущность эволюции земной биосферы как части процесса трансформации состояния вещества земной оболочки в результате последовательных фазовых переходов в термодинамической системе «солнечная фотосфера-земная оболочка-открытый Космос».

Разработана мультиагентная модель семантики ограниченного подмножества естественно-языковых высказываний на основе виртуального прототипирования рекурсивных когнитивных архитектур. Диалоговая система автоматического виртуального прототипирования требует применения модели понимания речи, основанной на семантическом интерпретаторе. Построена мультиагентная модель семантики высказываний из ограниченного подмножества естественного языка на основе самоорганизации системы взаимодействующих целенаправленных агентов. Разработан прототип системы трехмерной когнитивной визуализации, позволяющей строить, редактировать и обучать мультиагентные модели семантики на основе интерактивного взаимодействия с пользователями.

Разработан многомодальный высокоуровневый интерфейс к системе обволакивающего интеллекта, основанный на использовании нейроподобной мультиагентной рекурсивной когнитивной архитектуры, позволяющей распознавать ограниченный набор динамических паттернов во входных потоках данных различных модальностей. Построены процедуры самоорганизации когнитивной архитектуры, направленные на формирование функциональных систем, обеспечивающих интегрированное представление и алгоритмическое обеспечение моделей семантики многомодальных входных данных, языковых конструкций и распределенных ассоциативных баз знаний о семантике прикладной области системы.

Разработана имитационная модель процесса осаждения нанообъектов на основе высокопроизводительного параллельного алгоритма виртуального прототипирования на базе систем частиц. Алгоритм на основе библиотеки передачи сообщений MPI реализует распараллеливание, как на этапе разделения задачи по вычислительным экспериментам, так и на этапе ее расщепления по пространственным переменным. На основе разработанной имитационной модели проведено виртуальное прототипирование процесса случайно последовательной адсорбции.

 

Направление «Системы автоматизации, СALS-технологии, математические модели и методы исследования сложных управляющих систем и процессов»

 

Разработана алгоритмическая формула устойчивого регионального развития. В основу абстрактной модели системы управления регионом положена схема взаимодействия управляющей и операционной структур, реализуемая средствами систем алгоритмических алгебр. Модель предназначена для использования в системе автоматизации регионального управления.

Разработаны базовые модели среды и агента для итеративной мультиагентной системы моделирования распределенных региональных рынков с информационной асимметрией, с информационной прозрачностью и с информационной неполнотой.

Разработана системно-синергетическая методологическая база управления конкурентоспособностью социально-экономических систем.

Разработана модель прогнозирования динамики основных макроэкономических показателей развития региона.

Разработана методика обеспечения репрезентативности визуализации виртуальной реальности за счёт информационного сжатия по принципу подчинения Хакена методом когнитивного конструирования

Построена статистическая балансовая модель экономики региона с включением расчетов пороговых значений индикаторов состояния. Модель используется для расчета экономических показателей при разработке стратегии развития региона. Модель также предназначена для использования в системе автоматизации регионального управления.

Исследованы микронейронные динамики и разработаны на их основе высокоэффективные нейронные сети.

 

Инновационная деятельность Института

 

Сотрудниками института зарегистрировано 9 патентов РФ на изобретения и 2 патента РФ на полезную модель, 5 программ для ЭВМ, 15 прикладных научных разработок используются различными организациями в КБР.

В ИИПРУ и на базе созданных 5 малых инновационных предприятия ведутся разработки инновационных проектов: Агромультибот; робот автомойщик», Робот «Спасатель»; Робот по уборке огурцов в открытом грунте. За разработку мультиагентного робототехнического комплекса разведки и мониторинга аварийных проливов и возгораний «МультиРК» в области ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций получена золотая медаль «Гарантия качества и безопасности» на международном конкурсе национальная безопасность; проект «Мультиагентный робототехнический комплекс для уборки плодоовощной продукции в защищенном грунте» вошел в 5-ку победителей.

 

Грантовая Поддержка научных исследований института

Сотрудниками ИИПРУ КБНЦ РАН по Программам фундаментальных исследований Президиума РАН выполнено 5 проектов, 10 проектов были поддержаны грантами РФФИ, получено два гранта Фонда содействия по развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (Фонд Бортника).

СОВЕТ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ

С 2000 г. в институте действует Совет молодых ученых с целью рассмотрения и реализации творческого потенциала молодых ученых, аспирантов и специалистов, поиска новых путей решения организационных, научных и технических проблем, а также выражения интересов молодежи в научной среде, в профессиональной сфере и решения социальных проблем. Среди основных научных мероприятий, проведенных СМУ ИИПРУ КБНЦ РАН:

  • международная научно-практическая конференция молодых ученых, аспирантов и студентов «Молодежь в формировании инновационной экономики и переход к обществу знаний» (2012, 2013 гг.);
  • международная научно-практическая конференция «Взгляд молодежи на вызовы современной экономики РФ». В работе конференций принимали участие более 170 молодых ученых из научных учреждений России, Южной Осетии, Абхазии (2013, 2014, 2015гг.).

Научные конференции и инновационные форумы

Институт является организатором регулярно проводимых на его базе 6 научных международных конференций, 2 инновационных форума, всероссийского совещания по перспективам опережающего развития территорий.

СОТРУДНИЧЕСТВО

Институт плодотворно взаимодействует с научными и образовательными учреждениями, рядом зарубежных научных организаций, с которыми подписаны договора о сотрудничестве:

  • IFG-Institute for Scientific Instruments GmbH, Berlin;
  • Саратовский государственный университет,
  • ООО «Технология Наноструктурированного Стекла» (г.Саратов);
  • Институт кибернетики НАН Украины (Киев),
  • Институт информатики и автоматизации РАН (Санкт-Петербург);
  • Южный федеральный университет;
  • Центральный экономико-математический институт РАН, Институт водных проблем РАН;
  • Ставропольский государственный университет;
  • Таганрогский радиотехнический университет.

Сотрудники института реализуют проекты совместно со специалистами физического факультета МГУ им. Ломоносова, ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, Национального исследовательского центра «Курчатовский институт», Белорусско-Российского университета, Могилевского государственного университета имени А.А. Кулешова.