Boris V. Potapov

рассматривается проблема выполнения работодателем обязанностей по обеспечению безопасных условий труда в условиях высокой неопределенности и отсутствия размеченных баз данных производственных инцидентов. Обосновывается правомерность и экономическая эффективность применения систем неконтролируемого машинного обучения (Unsupervised Learning) на базе архитектур Vision Transformer (ViT) для выявления биомеханических аномалий и микротравм. Анализируются вопросы соответствия законодательству о персональных данных и биометрии. Экспериментально подтверждена способность системы детектировать отклонения...

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...

предлагается перенести метод неконтролируемого обнаружения аномалий на основе энтропии карт внимания Vision Transformer из области технического мониторинга в задачу контроля техники движений в спортивной тренировке. Система выявляет микроотклонения углов в суставах на 3–5° (AUC-ROC 0,94) без размеченных баз ошибок, что открывает путь к индивидуальному коррекционному воздействию и профилактике травматизма обучающихся.

в статье рассмотрено применение графовых нейронных сетей для анализа структурных зависимостей в цифровых двойниках промышленных предприятий. Производственный процесс формализован как ориентированный гетерогенный граф; архитектура Graph Attention Network предсказывает вероятность каскадных отказов. На реальном датасете UCI AI4I 2020 показано преимущество подхода: F1 = 0,891, упреждение 2,4 производственного цикла, снижение ложных срабатываний на 16,3%. Обосновано влияние метода на социально-экономическую эффективность предприятий: сокращение незапланированных простоев, оптимизация ремонтов, уст...

рассмотрены правовые и организационные вопросы управления гетерогенными потоками промышленных данных в распределённых архитектурах промышленного интернета вещей. Подсистема DFMS = ⟨F, C, P, R, A⟩ формализует классификацию, приоритизацию, маршрутизацию и адаптацию потоков с учётом их правового режима (персональные данные, критическая информационная инфраструктура, коммерческая тайна). Показано, что модульная адаптивная архитектура обеспечивает соблюдение принципов минимизации данных, локализации и аудируемости, установленных законодательством.