Применение искусственного интеллекта для транспортного строительства: инженерные и образовательные аспекты

В статье, обобщающей исследования авторов, результаты которых как опубликованы, так и подготовлены для печати, рассматривается текущая ситуация с развитием представлений об искусственном интеллекте, анализируются возможности применения существующего на данном этапе искусственного интеллекта в проектировании объектов транспортной инфраструктуры и инженерном образовании.

Дано описание общей методологии и алгоритма применения искусственного интеллекта при проектировании объектов транспортной инфраструктуры с учётом синтеза конструкции с заданными параметрами поведения.

Показана взаимосвязь решаемых пользователями инженерных задач и внедрения компетенций в области искусственного интеллекта в образовательный процесс при подготовке специалистов транспортного комплекса, приведены примеры выполнения студентами практически ориентированных заданий.

Продемонстрированы возможности междисциплинарного подхода в обучении, который позволяет наглядно показать обучаемым необходимость комплексного рассмотрения задач проектирования.

Экспериментальное обучение показало реальность и результативность применения искусственного интеллекта студентами при решении обучающих и практических задач.

1. Poliakov, V The artificial intelligence and design of multibody systems with predicted dynamic behavior International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing, 2020, Vol 14 DOI: 10.46300/9106 2020 14 124

2. Бруссард М Искусственный интеллект: Пределы возможного / Пер с англ Е Арье – М : Альпина нон-фикшн, 2019 – 362 с ISBN 978-5-00139-080-0

3. Bostrom, N Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies Oxford University Press, 2014, 328 p

4. Dreyfus, H What.computers Still Can’t Do: A Critique of Artificial Reason MIT Press, 1992, 408 p DOI: 10.2307/1575958

5. Jajal, T D Distinguishing between Narrow AI, General AI and Super AI May 21, 2018 [Электронный ресурс]: https://medium.com/mapping-out-2050/distinguishing-between-narrow-ai-general-ai-and-super-aia4bc44172e22 Доступ 23 01 2022

6. Oremus, W Terrifyingly Convenient Slate, April 3, 2016 [Электронный ресурс]: http://www.slate.com/articles/technology/cover_story/2016/04/alexa_cortana_and_siri_aren_t_novelties_anymore_they_re_our_terrifyingly.html?via=gdpr-consent Доступ 23 01 2022

7. Duan, Xinhua Application of Deep Learning in Power Load Analysis International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing, 2020, Vol 14, pp 726–735 DOI:10.46300/9106 2020 14 92

8. Huang, Wei Power system Frequency Prediction after Disturbance Based on Deep Learning International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing, 2020, Vol 14, pp 716–725 DOI: 10.46300/9106 2020 14 91

9. Zhu, Xiaoyong; Zhang, Hua A Lean Green Implementation Evaluation Method Based on Fuzzy Analytic.net Process and Fuzzy.complex Proportional Assessment International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing, 2020, Vol 14 pp 646–655 DOI: 10.46300/9106 2020 14 83

10. Ye, Tingting Research on the Risk Crisis Prediction of Enterprise Finance by Genetic Algorithm International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing, 2018, Vol 12, pp 319–324 [Электронный ресурс]: https://www.naun org/main/NAUN/circuitssystemssignal/2018/a922005-aes.pdf Доступ 23 01 2022

11. Poliakov, V Y , Saurin, V V Optimization of a.composite beam for high-speed railroads Steel and.composite Structures, 2020, Vol 37, Iss 4, pp 493–501 DOI: 10.12989/scs 2020 37 4 493

12. Поляков В Ю Численное моделирование взаи- модействия подвижного состава с мостовыми конструкциями при высокоскоростном движении // Строительная механика и расчёт сооружений – 2016 – № 2 – С 54–60 [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26700903 Доступ 23 01 2022

13. Поляков В Ю Синтез оптимальных пролётных строений для высокоскоростной магистрали // Строительная механика и расчёт сооружений – 2016 – № 3 – С 35–42 [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26135687 Доступ 23 01 2022

14. Poliakov, V Optimization Facilities for Bridges and Track on High Speed Railways Ingegneria Ferroviaria, 2018, Vol 73, No 3, pp 191–205 [Electronic resource (полный текст по запросу)]: URL: https://www.researchgate.net/publication/324924888_Optimization_facilities_for_bridges_and_track_on_high_speed_railways

15. Поляков В Ю Парето-оптимальные пролётные строения для высокоскоростных магистралей // Транспортное строительство – 2016 – № 6 – C 21–24 [Электронный ресурс]: https://elibrary.ru/item.asp?id=27451007 Доступ 23 01 2022

16. Поляков В Ю Оптимизация переходных зон мостов на ВСМ // Мир транспорта – 2017 – № 5 – С 54–67 [Электронный ресурс]: https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/1301 Доступ 23 01 2022

17. Лёвин Б А , Пискунов А А , Поляков В Ю , Савин А В Искусственный интеллект в инженерном образовании // Высшее образование в России [готовится к выходу].