978-5-908172-19-6 Актуальные вопросы экономики, права и социологии Law, Economics and Management

В сборнике представлены научные публикации, посвященные вопросам развития экономической науки, права и социологии. В материалах сборника приведены результаты теоретических и прикладных изысканий представителей научного и образовательного сообщества в данной области. Предназначен для широкого круга читателей. Издание может быть полезно научным сотрудникам, преподавателям, студентам, аспирантам и всем, кто интересуется проблемами и перспективами социально-экономического развития и права России и зарубежья. Ответственность за приведенные в исследовании экономические данные несут авторы. Статьи представлены в авторской редакции.

 Фомин Эдуард Валентинович https://orcid.org/0000-0001-6708-9909 yeresen@yandex.ru Фомин Эдуард Валентинович https://orcid.org/0000-0001-6708-9909 yeresen@yandex.ru Баскакова Наталья Ивановна https://orcid.org/0000-0002-4451-5909 Фомин Эдуард Валентинович https://orcid.org/0000-0001-6708-9909 Григорьева Лариса Георгиевна Фомин Эдуард Валентинович https://orcid.org/0000-0001-6708-9909 Актуальные вопросы экономики, права и социологии Law, Economics and Management 05 08 2026 Чебоксары ИД «Среда» 1900 © 2026 Олейникова О. О., Ступина А. А., Потапов Б. В. 2026 Олейникова О. О., Ступина А. А., Потапов Б. В. Это произведение доступно по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) 168838 Социально-экономические эффекты автоматизации разметки данных: синтетические среды как фактор трансформации цифрового труда Олейникова Олеся Олеговна lesiaoleynikova@gmail.com Ступина Алёна Александровна Потапов Борис Васильевич 0485fyg31 Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К.А. Тимирязева Россия

В статье анализируется влияние технологий синтеза данных и доменной адаптации (Domain Adaptation) на структуру рынка цифрового труда и барьеры входа для инновационных стартапов. Показано, что использование физически точных виртуальных сред (NVIDIA Isaac Gym) в сочетании с состязательными нейросетями (DANN) позволяет достичь точности классификации редких событий в 87,1% без привлечения ручного труда разметчиков. Обосновывается тезис о том, что синтетические данные становятся новым экономическим активом, способствующим демократизации ИИ, снижению эксплуатационных рисков и трансформации профессии «оператор данных» в «инженера симуляций».

 человеческий капитал цифровая экономика автоматизация инновационное предпринимательство синтетические данные доменная адаптация социология труда References Потапов Б.В. Применение методов машинного обучения для прогнозирования прочностных характеристик горных пород / Б.В. Потапов // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2026. – №2. – С. 406–411. EDN VSQHDC Потапов Б. В. Применение методов машинного обучения для прогнозирования прочностных характеристик горных пород Известия Тульского государственного университета 2026 2 406 411 VSQHDC Прогнозирование тепловых процессов в подземных горных сооружениях с использованием рекуррентных нейронных сетей / М.В. Журавлев, О.А. Антамошкин, М.Н. Степанцевич, Е.Ф. Малыха // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2025. – №3. – С. 205–211. EDN LZFRCG Журавлев М. В. Антамошкин О. А. Степанцевич М. Н. Малыха Е. Ф. Прогнозирование тепловых процессов в подземных горных сооружениях с использованием рекуррентных нейронных сетей Известия Тульского государственного университета 2025 3 205 211 LZFRCG Пчелинцева С.В. Применение методов компьютерного зрения для автоматизированной диагностики деформаций и разрушений горных выработок / С.В. Пчелинцева, М.В. Журавлев // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2026. – №1. – С. 359–364. EDN KOUAZF Пчелинцева С. В. Журавлев М. В. Применение методов компьютерного зрения для автоматизированной диагностики деформаций и разрушений горных выработок Известия Тульского государственного университета 2026 1 359 364 KOUAZF Shcherban P.S. Detection of defects in steel oil and gas operating pipelines using a neural network, based on the results of optical diagnostics / P.S. Shcherban, B.V. Potapov, A.N. Karagadyan // Research on Engineering Structures and Materials. – 2025. – P. 3051–3068. Shcherban P. S. Potapov B. V. Karagadyan A. N. Detection of defects in steel oil and gas operating pipelines using a neural network, based on the results of optical diagnostics Research on Engineering Structures and Materials 2025 3051 3068 Обнаружение аномалий в данных промышленных сенсорных систем добычи на основе алгоритмов кластеризации / С.О. Курашкин, Л.В. Красовская, М.В. Журавлев, Т.В. Бирюкова // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2025. – №4. – С. 382–388. EDN WMCTCH Курашкин С. О. Красовская Л. В. Журавлев М. В. Бирюкова Т. В. Обнаружение аномалий в данных промышленных сенсорных систем добычи на основе алгоритмов кластеризации Известия Тульского государственного университета 2025 4 382 388 WMCTCH Применение методов машинного обучения для автоматизированной классификации магнитных аномалий... / В.С. Тынченко, М.В. Журавлев, Н.А. Ягудаева [и др.] // Геология и Геофизика Юга России. – 2026. – Т. 16. №2. – С. 108–119. DOI 10.46698/VNC.2026.48.42.001. EDN CBGZAI Тынченко В. С. Журавлев М. В. Ягудаева Н. А. Применение методов машинного обучения для автоматизированной классификации магнитных аномалий.. Геология и Геофизика Юга России 2026 16 2 108 119 10.46698/VNC.2026.48.42.001 CBGZAI Kazakovtsev D.V. Intelligent Sensor Data Processing Methods for Real-Time Control of Mechatronic Manufacturing Systems / D.V. Kazakovtsev, B.V. Potapov // AISEI. – IEEE, 2026. – P. 1230–1235. Kazakovtsev D. V. Potapov B. V. Intelligent Sensor Data Processing Methods for Real-Time Control of Mechatronic Manufacturing Systems AISEI 2026 1230 1235 Stepantsevich M.N. Federated Learning for Privacy-Preserving Energy Consumption Prediction in Smart Buildings / M.N. Stepantsevich, B.V. Potapov // AISEI. – IEEE, 2026. – P. 1182–1187. Stepantsevich M. N. Potapov B. V. Federated Learning for Privacy-Preserving Energy Consumption Prediction in Smart Buildings AISEI 2026 1182 1187 Функциональное моделирование бизнес-процессов как основа проектирования информационных систем предприятия / М.В. Журавлев, В.Ю. Панченко, С.В. Кукарцева, А.Р. Глинская // Социально-экономические процессы современного общества. – Чебоксары: Среда, 2026. – С. 163–167. EDN LVNZDY Журавлев М. В. Панченко В. Ю. Кукарцева С. В. Глинская А. Р. Функциональное моделирование бизнес-процессов как основа проектирования информационных систем предприятия Социально-экономические процессы современного общества 2026 163 167 LVNZDY