Danil A. Tkachenko

проблема дефицита учебных ситуаций «длинного хвоста» (редких, опасных и экстремальных производственных событий) решается с помощью генерации синтетических данных в физически точных виртуальных средах. Методы доменной адаптации (визуальная рандомизация, DANN со слоем инверсии градиента) обеспечивают перенос навыков с тренажёра на реальную деятельность: сбалансированная точность 87,1% без реальных размеченных примеров. Обсуждаются последствия для разработки программ профессионального образования.

на основе метода структурно-функционального проектирования распределённых систем промышленного интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) синтезирована пятиуровневая архитектура «умного кампуса»: сенсорный слой, коммуникационный слой, периферийные вычисления, облачные вычисления и прикладной уровень. Формализовано отображение потоков данных на аналитические задачи с учётом ограничений по задержке и ресурсам. Обсуждается интеграция модулей машинного обучения в архитектуру на этапе проектирования, что обеспечивает адаптивность, масштабируемость и ресурсоэффективность образовательной и...

рассматривается проблема соответствия архитектур управления образовательными данными требованиям Федерального закона №152-ФЗ «О персональных данных». На основе метода проектирования интеллектуальной подсистемы управления потоками данных (DFMS) формализованы модули классификации, приоритизации, маршрутизации и адаптации с учетом правового режима обрабатываемых данных. Доказывается, что модульная архитектура DFMS обеспечивает прозрачность политик обработки, минимизацию данных и возможность аудита операций – ключевые принципы 152-ФЗ.

обосновывается переход от статических моделей прогнозирования энергопотребления к адаптивным системам потокового машинного обучения с детекцией концептуального дрейфа. Показано, что инкрементальные ансамбли снижают ошибку прогнозирования на 22–34%, обнаруживают смену режимов в среднем за 12,3 наблюдения и обновляются менее чем за 2 мс, что обеспечивает готовность технологии к внедрению на периферийных контроллерах и формирует устойчивый экономический эффект за счёт сглаживания пиковых нагрузок.