Журнал «Труды Института системного анализа Российской академии наук» - В.И. Будзко, В.И. Меденников "Условия результативного применения технологий искусственного интеллекта в агропромышленном комплексе ЕАЭС"

Просматривается номер 2023-73-1

Информационные технологии

N.E. Kalenov, I.N. Sobolevskaya, A.N. Sotnikov "Classes of objects and relations in the Common Digital Space of Scientific Knowledge"

I.A. Filozova, T.N. Zaikina, G.V. Shestakova, R.N. Semenov "Curation of bibliographic metadata of the institutional repository on the Invenio-JOIN2 platform"

E.I. Alexandrov, I.N. Alexandrov, D.V. Belyakov, N.A. Davydova, L.A. Kalmykova, M.A. Lyubimova, T.F. Sapozhnikova, T.S. Syresina, A.V. Yakovlev, P.V. Zrelov "Development of an Information-analytical System for the Support and Maintenance of Licenses at ML

M.V. Bulygin, D.E. Namiot, O.N. Pokusaev "On the analysis of individual data on transport usage"

И.И. Дейкин, В.В. Сюзев, Е. В.Смирнова, А.В. Пролетарский "Хранилище сымитированных типовых сигналов как основа разработки быстрых алгоритмов"

Интеллектуальный анализ данных

И.А. Попова Г.И. Ревунков, Ю.Е. Гапанюк "AutoML: исследование существующих программных реализаций и определение общей внутренней структуры решений"

M.S. Manakhova, V.A. Dudarev "Web Application with GUI for Data Analysis Automation"

Г.С. Брыкин "Проект System.AI: полностью управляемый стек машинного обучения и анализа данных для экосистемы .NET"

D.E. Namiot, E.A. Ilyushin, I.V.Chizov "On the Practical Generation of Counterfactual Examples"

Junzhe Song, D.E. Namiot "A Survey of Model Inversion Attacks and Countermeasures"

N.D. Moskin, K.A. Kulakov, A.A. Rogov, R.V. Abramov "Research the Stability of Decision Trees Using Distances on Graphs"

B.K. Amos, I.V. Smirnov, I.A. Aidrous, R.R. Asmyatullin, S.G. Glavina "Economic Cycle Prediction using Machine Learning – Russia Case Study"

V.A. Yunusov, A.F. Gilemzyanov, F.M. Gafarov, P.N. Ustin, A.R. Khalfieva "Quantitative large-scale study of school student’s academic performance peculiarities during distance education caused by COVID-19"

Методы и модели в естественных науках

Е.С. Постникова, О. Л. Рябухина, А.В. Тутуков, С.В. Верещагин, Н.В. Чупина, А. П. Демидов "Структура и эволюция рассеянных звездных скоплений: теория и наблюдения на основе данных Gaia"

V.Yu. Kim, I.M. Izmailova "Astronomical observation planner"

N.A. Vasilyeva, A.A. Vladimirov, T.A. Vasiliev "A logical model for integration of heterogeneous experimental data in soil research"

В.И. Будзко, В.И. Меденников "Условия результативного применения технологий искусственного интеллекта в агропромышленном комплексе ЕАЭС"

Компьютерный анализ текстов

Н.А. Колпаков, А.И. Молодченков, А.В. Лукин "Методы извлечения биомедицинской информации из патентов и научных публикаций (на примере химических соединений)"

A.P. Zavyalova, P.A. Martynyuk, R.S. Samarev "Sentence splitters benchmark"

N.D. Todosiev, V.I. Yankovskiy, Y.E. Gapanyuk, A.M. Andreev "The Conceptual Modeling System Based on Metagraph Approach"


	В.И. Будзко, В.И. Меденников "Условия результативного применения технологий искусственного интеллекта в агропромышленном комплексе ЕАЭС"
Аннотация. Рассматриваются решения для снижения экологической опасности в сельском хозяйстве единого агропромышленного пространства ЕАЭС. Предложен механизм формирования такого пространства, позволяющего разрешить возникшие геополитические, экономические, социальные, экологические проблемы. Это единая цифровая платформа управления, включающая возможность облачного построения на основе математического и онтологического моделирования, единых цифровых стандартах (структура подплатформы сбора, хранения и интеграции пооперационной первичной учетной информации всех участников в единой базе данных; структура подплатформы технологического учета; структура подплатформы алгоритмов обработки данных первых двух подплатформ в целях управления производством). При таком подходе применение технологий искусственного интеллекта принесет наибольший эффект и позволит обеспечить максимальную межотраслевую прослеживаемость продукции и будет минимизировано негативное воздействие природных и антропогенных факторов экологической опасности на окружающую среду, на продукцию агропромышленного комплекса и на самого человека. Ключевые слова: искусственный интеллект, экологические проблемы, агропромышленный комплекс, ЕАЭС, цифровые стандарты, прослеживаемость продукции. Стр. 148-158. DOI: 10.14357/20790279230117 Полная версия статьи в формате pdf. Литература 1. Деградация на миллиарды: в России истощены свыше 60% сельхозугодий: URL: https://agroru. com/news/degradatsiya-na-milliardy-v-rossiiistoscheny- svyshe-60-selh-85534.htm (дата обращения 17.06.2022). 2. Красильников П.В. Обзор деградации почв и земель в Евразии. Доклад Евразийского центра по продовольственной безопасности 3-5 октября 2017г. URL: https://ecfs.msu.ru/ images/documents/ECFS_October_conf/2017/ E C F S 2 0 1 7 _ K r a s i l n i k o v _ L a n d - a n d - s o i l - degradation.pdf (дата обращения 17.06.2022). 3. Viktor Medennikov and Alexander Raikov. Formation of the Digital Platform for Precision Farming with Mathematical Modeling. CEUR Workshop Proceedings 2790: 114–126, (2020), http://ceur-ws.org/Vol-2790/. 4. Меденников В.И. Математическое модeлирование цифровых платформ и стандартов для управления экономикой страны // Журнал «Информатизация образования и науки», 2020, 3(47), 2020. С. 57-72. 5. Меденников В.И. Системный анализ цифровых экосистем производственных отраслей на примере АПК // Цифровая экономика. 2021. № 3. С. 69-74. 6. Искусственный интеллект в сельском хозяйстве. URL: https://agropravda.com/news/novyetechnologii/11301-iskusstvennyj-intellekt-vselskom- hozjajstve (дата обращения 17.06.2022). 7. Меденников В.И. Формирование единой цифровой платформы управления сельским хозяйством ЕАЭС // Сборник статей всероссийской научно-практической конференции «Европейский союз в глобальной экономике: агропродовольственный аспект». г. Саранск, 15 марта 2019. Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2019. С. 134-138. 8. Меденников В.И., Микулец Ю.И. Цифровые стандарты – основа интеграции цифровых платформ АПК и других отраслей // Вестник Московского гуманитарно-экономического института. 2021. № 1. С. 208-226. DOI 10.37691/2311-5351-2021-0-1-208-226. 9. Цифровизации сельского хозяйства в России не хватает данных. URL: http://www.iksmedia.ru/ news/5533967-Czifrovizacii-selskogo-xozyajstva. html#ixzz6KBD7IYEP (дата обращения 17.06.2022). 10. Как начать внедрять точное земледелие на предприятии. URL: https://smartfarming.ua/rublog/kak-nachat-vnedryat-tochnoe-zemledeliena- predpriyatii (дата обращения 17.06.2022). 11. Галустьян А. Пять проблем, которые пока не может решить искусственный интеллект. URL: https://rb.ru/opinion/problemy-ii/ (дата обращения 17.06.2022). 12. Budzko V. and Medennikov V. Mathematical modeling of evaluating the effectiveness of using RSD data in precision farming, ProcediaComputer Science : 11th, Natal, Rio Grande do Norte, November 10-15, 2020. – Natal, Rio Grande do Norte: 122-129, (2020), https://doi. org/10.1016/j.procs.2021.06.015. 13. Абросимов В.К., Райков А.Н. Интеллектуальные сельскохозяйственные роботы. – М.: Карьера Пресс. 2022. – 512 с. 14. Толуев Ю.И., Планковский С.И. Моделирование и симуляция логистических систем. – Киев: «Миллениум», 2009. – 85 с. 15. Medennikov V. and Raikov A. (2021) “Optimizing of Product Logistics Digital Transformation with Mathematical Modeling” Journal of Physics: Conference Series : 13, Saint Petersburg, October 06–08, 2020 Saint Petersburg: 012100 (1-9). 16. Ленчук Е. Цифровая экономика в России? Секундочку ... URL: https://zen.yandex.ru/ media/freeconomy/cifrovaia-ekonomika-v-rossiisekundochku- 5ccc6762a8ac8300b3495949 (дата обращения 17.06.2022). 17. Агеев А.И. Насколько Россия подготовлена к вызовам ХХI века // НГ-ЭНЕРГИЯ от 16.01.2019.

2024-74-1

2023-73-4

2023-73-3

2023-73-2