Возможность использования методов искусственного интеллекта прои решении задач в области экологической безопасности

Размещено на http://www.allbest.ru/

ВОЗМОЖНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ В ОБЛАСТИ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

Бердичевская Т.А., Переверзева С.А.,

Васькова Н.А., Овинников А.Е.,

Коносавский П.К., Кобзев А.Г.

Аннотация

база данные экспертный экологический

На примере разрабатываемой экспертной системы экологической безопасности гидросферы показана возможность использования методов искусственного интеллекта при решении задач в области экологической безопасности. Проектом предусматривается получение гибридной системы посредством применения технологий экспертных систем и искусственных нейронных сетей. В статье обоснована актуальность проекта, перечислены итоги первого этапа создания продукта (этапа идентификации), продемонстрирован опыт разработчиков в смежных областях, кратко описана база данных экспертной системы экологической безопасности гидросферы, создаваемая на основе предыдущих разработанных и протестированных баз данных.

Ключевые слова: искусственный интеллект, экспертная система, нейронная сеть, гибридная интеллектуальная система, экологическая безопасность, гидросфера, АЭС.

Abstract

POSSIBILITY OF USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS IN THE SOLUTION OF PROBLEMS RELATED TO ENVIRONMENTAL SECURITY

The possibility of using artificial intelligence methods in the solution of problems related to environmental safety is shown on the example of the developed expert system of ecological safety of the hydrosphere. The project provides for the production of a hybrid system through the use of technologies of expert systems and artificial neural networks. The article substantiates the relevance of the project, lists the results of the first stage of product creation (identification stage), demonstrates the experience of the developers in related fields, and briefly describes the database of the expert system of environmental safety of the hydrosphere, created on the basis of previously developed and tested databases.

Keywords: artificial intelligence, expert system, neural network, hybrid intellectual system, environmental safety, hydrosphere, nuclear power plant.

Введение: понятие искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (artificial intelligence) - 1. Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными. 2. Свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека [1].

Современный искусственный интеллект (ИИ) характеризуется использованием в широком спектре областей: робототехника [2], [3], распознавание речи [4], игры [5], [6], финансы и акции, медицина, образование, промышленность, безопасность и другие сферы [7].

Область ИИ можно условно представить в виде схемы (рис. 1):

Рис. 1 Общая структура области ИИ [8, С.10]

Описание проекта

Обоснование актуальности

В настоящее время Лабораторией Геоинформационных Технологий и Математического Моделирования АО «СПб НИИИ «ЭИЗ» совместно с Институтом наук о Земле СПбГУ ведутся научно-исследовательские работы, направленные на использование методов (подходов) ИИ (рис. 1) в сфере задач экологической безопасности: работы по созданию экспертной системы экологической безопасности гидросферы. Продукт разрабатывается как инструмент комплексной оценки состояния окружающей среды, оценки состояния гидросферы (подземных и поверхностных вод) в частности. Необходимость проведения такой оценки при выполнении инженерных изысканий для строительства различных энергетических, включая атомные электростанции (АЭС), и промышленных объектов (работ по основному направлению деятельности АО «СПб НИИИ «ЭИЗ») обусловлена отнесением объектов использования атомной энергии к особо опасным и технически сложным [9, ст. 48.1], к объектам повышенного риска (ОПР) [10, ст. 2 п. 2.1.3], которые при неблагоприятном развитии событий создают серьезную угрозу причинения масштабного вреда. Постоянный контроль за окружающей средой крайне необходим при работе АЭС как в штатном режиме так и при аварийных ситуациях.

Сложные проблемы, связанные с экологической безопасностью гидросферы (подземных и поверхностных вод), например, задачи расчета миграции радионуклидов при различных аварийных ситуациях на АЭС, прогнозирования подтопления территории, расчета и оценки водопритоков к строительным выработкам, в настоящее время, как правило, решаются с применением специального программного обеспечения, которое позволяет решать только частные задачи [11]. При этом необходим значительный объем различной исходной информации, результаты решения могут быть по-разному интерпретированы, требуются существенные временные и денежные затраты. Не всегда сложная задача может быть разложена на мелкие частные составляющие. В этом случае неполнота картины не позволит оперативно принять управленческое решение.

Понятие экспертной системы, структура, технология разработки

Экспертная система (ЭС) - система искусственного интеллекта (программный комплекс), включающая знания об определенной предметной области и способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации, при решении неформализованных задач в данной области [12], [13].

Экспертная система имеет следующую структуру (рис. 2) [14]:

Рис. 2 Структура ЭС [14]

Технология разработки ЭС включает шесть этапов (рис. 3) [14].

Рис. 3 Технология разработки ЭС [14]

Итоги этапа идентификации

Работа по созданию экспертной системы экологической безопасности гидросферы в настоящее время находится на начальной стадии: практически завершен этап идентификации (рис. 3).

По результатам данного этапа:

· Определены задачи, которые подлежат решению с помощью разрабатываемой системы: сложные практически значимые задачи определения влияния АЭС и хранилищ радиоактивных отходов (ХРО) на окружающую среду, связанные с прогнозными оценками миграции радионуклидов, подтопления территорий при строительстве и эксплуатации АЭС, оценкой и анализом разработанных геофильтрационных и миграционных моделей, расчетом и оценкой водопритоков и т.д.

· Выявлена цель разработки: получение инструмента комплексной оценки состояния окружающей среды, прогнозирующей системы, предсказывающей возможные результаты или события на основе данных о текущем и прошлом состоянии объекта. Повышение эффективности принимаемых инженерных решений.

· Определены типы пользователей: экспертная система инициируется к разработке в рамках деятельности организаций «Росатома» (целевая категория пользователей). База знаний, как ключевой элемент ЭС, ровно, как и прочие программные компоненты, за исключением базы данных (рис. 2) доступна к правке только разработчикам. Для разграничения полномочий в отношении доступа к функции ввода и редактирования данных в базе данных (рис. 2) предусматривается разделение всех пользователей, имеющих доступ к системе, на группы:

· Группа пользователей: предоставляется доступ к информации «только для чтения», возможность первичной обработки данных;

· Группа исследователей: то же что и группа пользователей, но имеется возможность добавлять новые данные, а так же редактировать и удалять, но только свои данные в базе;

· Группа ответственных пользователей: предоставлен полный доступ на ввод новой информации в базу данных, редактирование или удаление имеющейся информации, пользователи обладают полномочиями на подпись неподтвержденных значений.

· Ведется формирование группы экспертов в области экологической безопасности гидросферы, способных выразить на естественном языке и объяснить используемые методы, куда уже вошли специалисты АО «СПб НИИИ «ЭИЗ», СПбГУ.

Опыт разработчиков в смежных областях

Экспертная система экологической безопасности гидросферы является продолжением следующих работ Лаборатории Геоинформационных Технологий и Математического Моделирования АО «СПб НИИИ «ЭИЗ»:

· «Разработка 3D модели геологического пространства площадки размещения АЭС с целью управления, контроля геологической среды, а также оптимизации проектных решений на всех этапах жизни АЭС» (рис. 4)

Рис. 4 3D модель геологического пространства площадки размещения АЭС

Примечание: а - геологическая проекция, б - проекция распространения свойств.

· Серия работ по созданию и ведению баз данных (рис. 5) (совместные с Институтом наук о Земле СПбГУ разработки):

· «База данных инженерно-геологических изысканий», свидетельство №2013621453 о государственной регистрации базы данных.

· «Разработка специализированной электронной базы данных по Балтийской АЭС»

· «Разработка специализированной электронной базы данных по Белоярской АЭС»

· «Сопровождение специализированной базы данных площадки ЛАЭС-2. Интеграция созданной базы данных с фильтрационной локальной моделью площадки ЛАЭС-2».

Рис. 5 База данных

Примечание: разработчики: ЛГТ и ММ АО «СПб НИИИ «ЭИЗ», Институт наук о Земле СПбГУ.

Первые результаты по части создания продукта

Как было указано выше команда разработчиков имеет определенный опыт по созданию и ведению баз данных. Результаты этой работы были опубликованы в ряде журналов, представлялись на конференциях [15, C. 15-17], [16], [17, C. 66-68]. В структуре ЭС (рис. 2) одним из элементов является база данных. Соответствующие наработки ЛГТ и ММ АО «СПб НИИИ «ЭИЗ», Института наук о Земле СПбГУ в настоящее время дорабатываются в соответствие концепции разрабатываемой экспертной системы. Базы данных (см. выше) прошли этапы тестирования и апробации специалистами-изыскателями (геологами, гидрогеологами, инженерами-геологами) на некоторых предприятиях «Росатома», используются в работе АО «СПб НИИИ «ЭИЗ».

В качестве иллюстраций ниже представлены: общая структура БД ЭС (рис. 6), строение блока (рис. 7), вкладки (рис. 8), организация связей таблиц (рис. 9).

Вкладки, таблицы внутри блоков

Рис. 6 Структура базы данный ЭС экологической безопасности гидросферы

Рис. 7 Структура блока 1.3 «Гидрогеология» базы данный ЭС экологической безопасности гидросферы

Рис. 8 Структура вкладки «Мониторинг подземных вод» блока 1.3 «Гидрогеология» базы данный ЭС экологической безопасности гидросферы

Рис. 9 Организация связей таблиц вкладки «Мониторинг подземных вод» блока БД ЭС

Наряду с выполнением функций хранилища данных, БД выступает также и в качестве системы управления этими данными. Реализованы следующие возможности: автоматизированная классификация по свойствам, формирование выборок по запросу на основе определенных признаков, проведение начальной обработки данных: построение, например, кумулятивных кривых и гистограмм для гранулометрического состава пород, круговых диаграмм химического состава, графиков изменчивости свойств по глубине или по времени с подбором аппроксимирующих кривых и т.д. (рис. 5).

Заключение

На сегодняшний день создано уже большое количество экспертных систем [18, С. 13-14]. Они хорошо зарекомендовали себя в качестве инструмента для решения широкого круга задач в узкоспециализированных предметных областях, где большую роль играют знания «бывалых» специалистов, доказали свою значимость и ценность во многих важных приложениях. Экспертные системы не предназначены для решения универсальных задач. Они неспособны к самообучению. Для того, чтобы поддерживать экспертные системы в актуальном состоянии необходима постоянная поддержка со стороны разработчиков [19]. Для преодоления указанных недостатков рассматривается возможность применения нейронных сетей (ключевое свойство которых - способность к самообучению) в архитектуре разрабатываемого продукта через включение в него средств взаимодействия с нейронными сетями, то есть предусматривается развитие экспертной системы до гибридной, так называемой «двухполушарной» интеллектуальной системы [20].

Список литературы

1. Аверкин А.Н. Толковый словарь по искусственному интеллекту [Электронный ресурс] / А.Н. Аверкин, М.Г. Гаазе-Рапопорт, Д.А. Поспелов; Компьютерная версия: И.Н.Листопад, А.Б.Прокудин, Е.Н.Щербаков. URL: http://raai.org/library/tolk/aivoc.html (дата обращения: 19.07.2017)

2. Каляев И.А. Интеллектуальные роботы: учеб. пособие для вузов / И.А. Каляев, В.М. Лохин, И.М. Макаров и др.; под общ. ред. Е.И. Юревича. М.: Машиностроение, 2007. 360 с.: ил. ISBN 5-217-03339-8.

3. Гаврилов А.В. Интеллектуальные роботы.Лекция 4. Интеллектуальные системы в машиностроении [Электронный ресурс] / А.В. Гаврилов. НГТУ, Кафедра АППМ. 57 с. URL: http://www.insycom.ru/html/metodmat/ism2012/Lec_5_4.pdf (дата обращения: 19.07.2017).

4. Паевский А. Искусственный интеллект научился «понимать» речь не хуже человека [Электронный ресурс] / Алексей Паевский // Нейроновости. 04.11.2016. URL: http://neuronovosti.ru/ii-indicator/ (дата обращения: 19.07.2017).

5. Гик Е. Компьютерные шахматы: сборник / Евгений Гик. М.: Агентство «ФАИР», 1997. 272 с. USBN 5-88641-046-5.

6. Silver D. Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search / David Silver, Aja Huang, Chris J. Maddison etc. // Nature. 28 January 2016. Vol. 529. P. 484-489. doi:10.1038/nature16961.

7. Демченко Д. Карта применения технологий искусственного интеллекта: медицина, образование, транспорт и другие сферы [Электронный ресурс] / Дмитрий Демченко // vc.ru - 03.10.2016. URL: https://vc.ru/p/ai-map (дата обращения: 19.07.2017).

8. Потапов А.С. Технологии искусственного интеллекта: учеб. пособие / А.С. Потапов. СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. 218 с.

9. Российская Федерация. «Градостроительный кодекс Российской Федерации» (с изм. на 18 июня 2017 г.) (ред., действ. с 1 июля 2017 г.): федер. закон [принят Гос. Думой 22 декабря 2004 г.: одобр. Советом Федерации 24 декабря 2004 г.] [Электронный ресурс] / Электронный фонд правовой и нормативно-технической документации. URL: http://docs.cntd.ru/document/901919338 (дата обращения: 21.07.2017).

10. Министерство российской федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий. Методические рекомендации от 25 сентября 2006 года N 3/1-1504 по формированию аварийных комплектов документации на объекты повышенного риска и объекты систем жизнеобеспечения населения [Электронный ресурс] / Электронный фонд правовой и нормативно-технической документации. URL: http://docs.cntd.ru/document/499029053 (дата обращения: 21.07.2017).

11. Каримов Р.Х. Программы и модели для решения задач, связанных с подземными водами [Электронный ресурс] / Р.Х. Каримов, А.С. Копылов, А.В. Расторгуев и др. // Международный журнал Программные продукты и системы - 2003. № 3. ISSN 0236-235X (P). ISSN 2311-2735 (E). DOI: 10.15827/0236-235X. URL: http://www.swsys.ru/index.php?page=article&id=626&lang=.docs (дата обращения: 21.07.2017).

12. Экспертная система [Электронный ресурс] / Википедия // ru.wikipedia.org. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Экспертная_система (дата обращения: 21.07.2017).

13. Глоссарий.ru: служба тематических толковых словарей / Glossary Commander [Электронный ресурс]. URL: http://www.glossary.ru/index.htm (дата обращения: 21.07.2017).

14. Морозов М.Н. Курс лекций по дисциплине “Системы искусственного интеллекта”. Лекции 7-8: Экспертные системы. [Электронный ресурс] / М.Н. Морозов // каф. ИИС, НТУ ХПИ, 2000. URL: http://khpi-iip.mipk.kharkiv.edu/library/ai/conspai/index.html (дата обращения: 21.07.2017).

15. Переверзева С.А. Специализированная база данных - как инструмент анализа и управления данными инженерно-геологических изысканий (на примере ЛАЭС) / С.А. Переверзева, М.Н. Кочнева // Атомное строительство. ноябрь 2011. № 5. С. 15-17.

16. Переверзева С.А. Современные методы хранения, анализа, поиска и использования геологической информации/ С.А. Переверзева, М.Н. Кочнева, П.К. Коносавский и др. // Xth International Conference on Geoinformatics ? Theoretical and Applied Aspects: тезисы - 10-13 May 2011, Kiev, Ukraine - A.

17. Печенкина Т.А. СУБД в гидрогеологии - методы построения, развитие и совершенствование (на примере БАЭС) / Т.А. Печенкина // Математическое моделирование, геоинформационные системы и базы данных в гидрогеологии. Материалы всероссийской научно-практической конференции (25-27 сентября 2013 г.) / Отв. ред. В. Г. Румынин. М.: АНО УКЦ «Изыскатель», 2013. С. 66-68.

18. Гаврилов А.В. Системы искусственного интеллекта: учеб. пособие. В 2-х ч. Ч. 1. / А.В. Гаврилов - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2001. 67 с.

19. Экспертные системы [Электронный ресурс] / www.AIportal.ru Портал искусственного интеллекта. URL: http://www.aiportal.ru/articles/expert-systems/expert-systems.html (дата обращения: 25.07.2017).

20. Гаврилов А.В. Гибридные интеллектуальные системы: Монография / А.В. Гаврилов - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. 142 с.

Размещено на Allbest.ru