DOI: 10.33917/es-3.195.2024.68-79

В данной работе продолжается рассмотрение модельно-ориентированного системного инжиниринга [1–3] и в то же время представлен подход упорядочения и последовательного комплексного дополнения форматов MBSE по принципу «от более простого к более комплексному» с последующим изучением возможности включения рассмотренных форматов моделирования в инструментальные платформы цифрового инжиниринга. Главным фокусом является системная упорядоченность и логичность представления подхода при том понимании, что в предметной области существует широкий спектр несовпадающих определений (известный эффект словаря строителей Вавилонской башни).

Источники:

1. Кондратьев В.В. Модельно-ориентированный системный инжиниринг 2.0. М.: МФТИ, 2021.

2. Гаричев С.Н., Горбачев Р.А., Давыденко Е.В., Джапаров Б.А., Кондратьев В.В. Модельно-ориентированный инжиниринг физико-технических, информационных и интеллектуальных систем // Труды МФТИ. 2022. Т. 14. № 2.

3. Кондратьев В.В., Тищенко Е.Б. Архитектурный инжиниринг гибридных моделей, включающих цифровые двойники и машинное обучение // Экономические стратегии. 2023. № 5(191). С. 94–99.

4. Семин А.Н., Тищенко Е.Б., Кислицкий М.М., Курдюмов А.В. Развитие методологических положений проектного управления в сфере обеспечения технологического суверенитета АПК // Фундаментальные и прикладные исследования кооперативного сектора экономики. 2022. № 4. С. 3–10.

5. Кондратьев В.В., Лоренц В.Я. Даешь инжиниринг! 2-е изд., пераб. и доп. М.: Эксмо, 2007 (Навигатор для профессионала).

6. Романов А.А. Прикладной системный инжиниринг. М.: ФИЗ-МАТЛИТ, 2015.

7. Боровков А.И., Бурдаков С.Ф., Клявин О.И., Мельникова М.П., Михайлов А.А., Немов А.С., Пальмов В.А., Силина Е.Н. Компьютерный инжиниринг: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2012.

DOI: 10.33917/es-3.195.2024.50-59

Инновации — ключевой фактор развития современной экономики. В то же время стратегическое планирование в контексте инновационного развития является первоочередным шагом к научно-технологическому лидерству и суверенитету. В современном мире ключевые державы вкладывают колоссальные средства в гонке за лидерство в сфере искусственного интеллекта — определяющей инновации на ближайшие годы и десятилетия. К настоящему моменту большинство стран уже сформировали свое стратегическое видение развития этой сферы, в том числе и Россия. Если рассматривать технологии искусственного интеллекта не просто как способ автоматизации производственных процессов, а как инструмент для трансформации всей экономики за счет синергетического эффекта от внедрения этих технологий, то первостепенным становится вопрос о текущей роли ИИ в стратегировании инноваций.

Анализ взаимосвязи документов стратегического планирования и Национальной стратегии развития ИИ позволит определить ее место в существующей иерархии стратегических документов и, как следствие, определить потенциал стратегии в стимулировании инновационного развития России и трансформации экономики.

Источники:

1. Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» [Электронный ресурс]. Гарант. URL: https://base.garant.ru/72838946

2. Портер М. Конкурентная стратегия. Методика анализа отраслей конкурентов. М.: Альпина Паблишер, 2015. 435 с.

3. Хамел Г., Прахалад К.К. Конкурируя за будущее. Создание рынков завтрашнего дня. М.: Олимп-Бизнес, 2014. 288 с.

4. Квинт В.Л. Концепция стратегирования. Кемерово: Кемеровский государственный университет, 2022. 170 с. DOI:

DOI: 10.33917/es-2.194.2024.42-53

Если физическая основа естественного интеллекта — это человеческий мозг, то физической основой для искусственного интеллекта (ИИ) являются компьютеры. В настоящее время процессы создания ИИ на базе компьютерных технологий развиваются по двум основным направлениям — логическому и нейроморфному.

Логический подход направлен на создание компьютерных систем, предназначенных для решения одной или некоторого ограниченного множества «интеллектуальных» задач (то есть задач, решение которых потребовало бы интеллекта, если бы их решал человек). Нейроморфный подход направлен на создание компьютерных систем, имитирующих работу человеческого мозга, и в конечном итоге на создание его искусственного аналога.

Источники:

1. Yangging Jia. Technical Report. No. VCB/EECS 2014-93, Berkley.

2. Kalyaev I.A., Levin I.I., Semernikov E.A., Shmoilov V.I. Reconfigurable Multipipeline Computing Structures. Nova Science Publishers, Inc. USA. 2012. 340 p.

3. Гузик В.Ф., Каляев И.А., Левин И.И. Реконфигурируемые вычислительные системы / Под общ. ред. И.А. Каляева. Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ, 2016. 472 с.

4. Каляев И.А., Левин И.И. Реконфигурируемые вычислительные системы на основе ПЛИС. Ростов н/Д: Изд-во ЮНЦ РАН, 2022. 475 с.

5. Spall J., Guo X., Barrett T.D., Lvovsky A.I. Fully reconfigurable coherent optical vector-matrix multiplication. Optics Letters, 45, 5752–5755 (2020).

6. Tait A.N., de Lima T.F., et al. Neuromorphic photonic networks using silicon photonic weight banks. Scientific Reports, 7, 7430 (2017).

7. Shen Y., Harris N.C., et al. Deep learning with coherent nanophotonic circuits. Nature Photon, 11(7), pp. 441–446 (2017).

8. Головастиков Н.В., Дорожкин П.С., Сойфер В.А. Интеллектуальные технические системы на основе фотоники // Ontology of Designing. 2021. Vol. 11. P. 422–436.

9. Михайлов А.Н., Грязнов Е.Г., Лукоянов В.И., Коряжкина М.Н., Борданов И.А., Щаников С.А., Тельминов О.А., Иванченко М.В., Казанцев В.Б. На пути к реализации высокопроизводительных вычислений в памяти на основе мемристорной электронной компонентной базы // Физмат. 2023. Т. 1. № 1. С. 42–64. DOI: 10.56304/S0000000023010021

DOI: 10.33917/es-1.193.2024.84-85

Предисловие научного редактора к коллективной монографии «Прагматическая аналитика». Печатается в сокращении.

Оригинал: Прагматическая аналитика: Монография // Науч. ред. А.И. Агеев, отв. ред. Н.И. Нехорошкин. М.: Ассоциация развития аналитического потенциала личности, общества и государства («Аналитика»), Евразийский информационно-аналитический консорциум, Международный научно-исследовательский институт проблем управления, 2023. 1066 с.

DOI: 10.33917/es-6.192.2023.134-135

Рецензия на учебник «Научно-технологический прогресс и современные международные отношения», выпущенный Московским государственным институтом международных отношений (университетом) Министерства иностранных дел Российской Федерации (МГИМО МИД России) по инициативе Центра международной информационной безопасности и научно-технологической политики.

В учебнике дана актуальная и структурированная информация и аналитика по отдельным видам технологий с акцентом на их значении для мировой политики.

DOI: 10.33917/es-5.191.2023.78-93

Проведенный анализ сути, содержания и форм сценарного состояния Японии в 2040 г., отраженных в 11-м Научно-техническом прогнозе NISTEP 2019 г., выявил ряд концептуальных диалектических противоречий. Они сводятся к вопросу о допустимости и целесообразности изменения природы человека ради обеспечения его благополучного, безопасного, наполненного смыслом и счастливого существования. Предлагается к дискуссии вывод о неизбежности трансгуманизации человечества в масштабах отдельной страны (Японии) и всего мира, учитывая характер стоящих перед ним больших вызовов. Отмечается возможность удержания их исторического развития в условно-гуманистическом русле, учитывая акцент социальных реформ в Японии, отраженных в 6-м Базовом плане научно-технического и инновационного развития страны, на построении общества наиболее полной реализации и использования интеллектуального потенциала человека.

2. Report on the 5th Science and Technology Basic Plan [Электронный ресурс]. Council on Science, Technology and Innovation. Cabinet office, Government of Japan. December 18, 2015. URL:

https://www8.cao.go.jp/cstp/kihonkeikaku/5basicplan_en.pdf

3. Toward Realization of the New Economy and Society — Reform of the Economy and Society by Deepening of the “Society 5.0” — Outline [Электронный ресурс]. Keidanren (Japan Business Federation). April 19, 2016. URL: https://www.keidanren.or.jp/en/policy/2016/029_outline.pdf

4. Мамедьяров З.А. Дорога к «Обществу 5.0» [Электронный ресурс]. Эксперт. 2018. № 44. URL: https://expert.ru/expert/2018/44/doroga-k-obschestvu-5_0/?ysclid=llm6l4drah852037971

5. Уэмура Н.М. «Общество 5.0» — взгляд Mitsubishi Electric [Электронный ресурс]. Экономические стратегии. 2017. № 4. С. 122–131. URL: https://www.inesnet.ru/wp-content/mag_archive/2017_04/es2017-04-122-131_Uemura_Noritsugu.pdf

6. Mitsubishi Electric представила платформу e-F@ctory российским компаниям [Электронный ресурс]. ООО «Мицубиси Электрик (РУС)». 2017. 20 июля. URL:https://ru.mitsubishielectric.com/ru/news/releases/local/2017/0720-a/pdf/170720-a_local_ru_ru.pdf

DOI: 10.33917/es-2.188.2023.24–35

В статье рассматривается схема расширенного воспроизводства по Марксу через призму анализа накопления капитала Розой Люксембург в преломлении влияния инфраструктуры на развитие капитализма. Даны примеры инфраструктуры XXI в., в том числе рассмотрены многосторонние платформы — платежные системы для трансграничных платежей, сопряженные с широкополосным спутниковым доступом в Интернет и средой искусственного интеллекта.

Источники:

1. Кузнецова А.И. Инфраструктура: вопросы теории, методологии и прикладные аспекты современного инфраструктурного обустройства. Геоэкономический подход. М.: КомКнига, 2006. 456 с.

2. Новоселов А.С. Региональные рынки. М.: ТЕРРА, 1999. 476 c.

3. Самуэльсон П., Нордхаус В.М. Экономика. М.: Вильямс,2001. 688 с.

4. Бузгалин А.В., Колганов А.И. Глобальный капитал. М: Едиториал УРСС, 2004. 512 с.

5. Вазюлин В.А. Логика «Капитала» К. Маркса. 2-е изд. М: Современный гуманитарный университет, 2002. 392 с.

6. Гегель Г.В.Ф. Наука логики. СПб.: Наука, 2005. 799 с.

7. Маркс К. Капитал. Т.I–III. М.: Политиздат, 1978. 629 с.

8. Люксембург Р. Накопление капитала. 5-е изд. М. — Л.: Гос. социально-экономическое издательство, 1934. 478 с.

9. Организация экономического сотрудничества и развития, M3 для США [Электронный ресурс] // FRED, Федеральный резервный банк Сент-Луиса. URL: https://fred.stlouisfed.org/series/MABMM301USM189S.

10. Зайденварг В.Е., Подоляк В.И., Сараев В.Н. Основы управления кризисами на рынках угля, газа и электроэнергии. М.: Институт экономических стратегий, 2003. 192 с.

11. Малков С.Ю. Социальная самоорганизация и исторический процесс: Возможности математического моделирования. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. 240 с.

12. Interlinking payment systems and the role of application programming interfaces: a framework for cross-border payments. Basel, Switzerland, Bank for International Settlements, Committee on Payments and Market Infrastructures (CPMI). Report to the G20, 2022, July. 53 p.

DOI: https://doi.org/10.33917/es-6.186.2022.104-110

В статье рассматриваются три ключевые проблемы, которые играют особую роль в разработке стратегий и политики для цифровых технологий: 1) особенности цифровых технологий, которые в значительной степени предопределяют принципы и методологические подходы к разработке стратегических документов; 2) драйверы, основные игроки и тренды глобального рынка; 3) тенденции накопления базы технологических знаний для обеспечения конкурентных преимуществ национальным компаниям на кратко- и среднесрочных траекториях.

Источники:

1. Gaponenko N.V., Glenn J.C. Technology Industry 4.0: Problems of Labor, Employment and Unemployment // Studies on Russian Economic Development. 2020. Vol. 31. No. 3. P. 271–276.

2. Гапоненко Н.В. Теоретические и методологические основы исследования инновационных систем и формирования технологических приоритетов их развития в экономике, основанной на знаниях. М.: ИПРАН РАН, 2020. 151 с.

3. Гапоненко Н.В. Закономерности и особенности эволюции секторальных инновационных систем в рамках долгосрочного цикла // Systems and Management. 2020. № 1. C. 44–67.

4. Гапоненко Н.В. Секторальные инновационные системы в экономике, основанной на знаниях. М.: ИПРАН РАН, 2021. 264 с.

5. Going Digital: Shaping Policies, Improving Lives. Paris: OECD Publishing, 2019.

6. IT Industry Outlook 2021. CompTIA, 2020.

7. Гапоненко Н.В. Глобальные вызовы в формировании полицентричного мирового порядка: траектории ретро и траектории будущего [Электронный ресурс] // Экономические стратегии. 2020. Т. 22. № 1(167). С. 28–35. DOI: https://doi.org/10.33917/es-1.167.2020.28-35.

8. Positive 5G Outlook Post COVID-19: What Does It Mean for Avid Gamers? Forest Interactive, 2020.

DOI: https://doi.org/10.33917/es-2.182.2022.20-31

Системы искусственного интеллекта (СИИ) быстро становятся инструментом конкурентной борьбы, важнейшим фактором повышения эффективности социально-экономического воспроизводства и даже атрибутом развития человеческой цивилизации, ядром глобальных и национальных проектов развития. Сравнительные оценки степени развития СИИ также превратились в инструмент воздействия на экономические стратегии государств и компаний и поддержки их реализации. Определение места страны в мировой «табели о рангах» позволяет не только уточнить ее реальный статус в глобальной конкуренции в СИИ, но и обнаружить неучтенные элементы для повышения результативности государственных инициатив в области развития СИИ

Источники:

1. Глава ВЭФ заявил, что ковид следует рассматривать как долгосрочный вызов для человечества [Электронный ресурс] // ТАСС. URL: https://tass.ru/obschestvo/13273357.

2. Кричевский Г.Е. НБИКС-технологии для Мира и Войны. Саар брюккен, Германия: Ламберт, 2017. 634 с.

3. Овчинников В.В. Дорога в мир искусственного интеллекта. М.: Институт экономических стратегий, РУБИН, 2017. 536 с. (Cерия: Стратегическая аналитика).

4. Гонка за цифровым призраком [Электронный ресурс] // Коммерсант. 2019. 24 июня. URL: https://www.kommersant.ru/doc/4003879.

5. Каляев И.А. Искусственный интеллект: камо грядеши? [Электронный ресурс] // Экономические стратегии. 2019. № 5. С. 6–15. DOI: https://doi.org/10.33917/es-5.163.2019.6-15.

6. Markoff J. A learning advance in artificial intelligence rivals human abilities [Электронный ресурс] // The New York Times. 2015. URL: https://www.nytimes.com/2015/12/11/science/an-advance-inartificial-intelligence-rivals-human-vision-abilities.html.

7. Агеев А.И., Логинов Е.Л., Шкута А.А. Китай как нейроинформационная мегаматрица: цифровые технологии структурирования когнитивных ансамблей порядка [Электронный ресурс] // Экономические стратегии. 2021. № 1. С. 50–61. DOI: https://doi.org/10.33917/es-1.175.2021.50-61.

DOI: 10.33917/mic-5.100.2021.87-102

В статье представлено описание и анализ реализуемой японским правительством политики модернизации сектора здравоохранения на основе технологии искусственного интеллекта, приведены конкретные примеры некоторых научно-исследовательских проектов и практического применения описываемых технологий, выявлены проблемные области реализуемой политики и разрабатываемых проектов.

Модернизация сектора здравоохранения и медицинского обслуживания с применением новейших цифровых технологий, в частности, технологии искусственного интеллекта, является на сегодня одним из ключевых мировых трендов. В России цифровая трансформация здравоохранения определена как одна из ключевых задач и производится в рамках Национального проекта «Здравоохранение».

Изучение успешных примеров внедрения технологии искусственного интеллекта, а также, проблем, препятствующих или замедляющих интеграцию данной технологии и способов их преодоления, может стать ценным уроком для стран, также вовлеченных в разработку национальных стратегий по развитию искусственного интеллекта. 

Digitalization of the healthcare sector in Japan based on artificial intelligence technology: key problems and solutions

Источники:

1. Мелдо А.А., Уткин Л.В., Трофимова Т.Н. Искусственный интеллект в медицине: современное состояние и основные направления развития интеллектуальной диагностики // Лучевая диагностика и терапия. 2020. Т. 11. №1. С. 9-17. URL: https://doi.org/10.22328/2079-5343-2020-11-1-9-17

2. Моисеенко В.М., Мелдо А.А., Уткин Л.В., Прохоров И.Ю., Рябинин М.А., Богданов А.А. Автоматизированная система обнаружения объемных образований в легких как этап развития искусственного интеллекта в диагностике рака легкого // Лучевая диагностика и терапия. 2018. № 3. С. 62-68. URL: https://doi.org/10.22328/2079-5343-2018-9-3-62-68