Статьи

Экономика автоматизации на основе синтетических нервных систем

Дата поступления: 15.01.2025 Дата публикации: 15.01.2025

УДК: 330.46 EDN: QXPBMV DOI: 10.22394/2079-1690-2025-1-1-280-289

Полный текст:

Аннотация

Введение. Очевидно, что достичь технологической независимости Российская Федерация может только развивая собственные технологии, но не копируя и беря за основу иностранные разработки. Описанная в настоящей статье авторская концепция построения автоматизированных систем управления является уникальной и нигде в мире не применяется. Бионические принципы, положенные в ее основу, позволяют достичь высокой экономической эффективности при построении автоматизированных систем управления, дают хорошее конкурентное преимущество субъектам экономической деятельности при использовании описанной технологии. Цель. Охарактеризовать авторский метод построения автоматизированных систем управления (АСУ) - т.н. «Синтетические нервные системы» (СНС). Методы. В основу предлагаемого метода были положены концепции, заложенные природой в нервных системах беспозвоночных живых организмов. В статье показывается, что предлагаемый подход снижает временные и финансовые затраты построения автоматизированных систем, делает масштабирование систем очень простым, а техническое обслуживание и ремонт относительно дешевым. Предложенный авторами принцип «куста устройств», образуемого искусственным нейроном, значительно сокращает трудовые, временные и финансовые затраты на создание кабельной системы. Принцип автоматического определения типа подключенных к искусственному нейрону устройств исключает финансовые затраты на услуги программиста и экономит значительное время при интеграции системы. Надежный протокол локальной вычислительной сети Ethernet для объединения искусственных нейронов в единую систему (взамен давно устаревшего RS-485) позволяет строить системы огромного масштаба с возможностью надежного взаимодействия каждого нейрона с любым другим нейроном синтетической нервной системы. Стек протоколов TCP/IP, положенный в основу передачи данных между нейронами, дает возможность легкой отладки системы и построения развитых графических интерфейсов пользователя, работающих на всех вычислительных устройствах, имеющих Web-браузер. Результаты и выводы. Показано, что интеграция, масштабирование и обслуживание АСУ на основе искусственных нейронов СНС является экономически эффективным по сравнению с классическими АСУ, построенных на модульном принципе. Работа описывает метод повышения экономической эффективности автоматизированных систем за счет принципа достаточно необходимого минимализма, т.е. за счет отказа от дублирования технологий в пользу одной, но наиболее эффективной с технической точки зрения. Предложенный в работе принцип описывает автоматизацию на основе искусственных нервных систем, что значительно отличается от классических принципов автоматизации на основе универсальных контроллеров.

Ключевые слова

Как цитировать

Для цитирования:

Жердин Д.А., Дмитриев А.Г. Экономика автоматизации на основе синтетических нервных систем // Государственное и муниципальное управление. Учёные записки. 2025. № 1. С. 280–289. https://doi.org/10.22394/2079-1690-2025-1-1-280-289

For citation:

Zherdin D.A., Dmitriev A.G. The economics of automation based on synthetic nervous systems // State and Municipal Management. Scholar Notes. 2025. no. 1. P. 280–289. https://doi.org/10.22394/2079-1690-2025-1-1-280-289

Как цитировать

Жердин Д.А., Дмитриев А.Г. Экономика автоматизации на основе синтетических нервных систем // Государственное и муниципальное управление. Учёные записки. 2025. № 1. С. 280–289. https://doi.org/10.22394/2079-1690-2025-1-1-280-289

Список литературы

  1. Максимов А. А. модель управления промышленным предприятием на основе комплексной автоматизации / А. А. Максимов, А. С. Зинкевич // Программные продукты и системы. – 2005. – № 4. – С. 9. – EDN IYDEZP.
  2. Павловская Т. А. Анализ автоматизации управления организацией / Т. А. Павловская, А. Е. Лашкевич // Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики. – 2005. – № 19. – С. 224–232. – EDN JVBECR.
  3. Носов А. Л. Информационные системы в управлении организацией / А. Л. Носов // Научнометодический электронный журнал "Концепт". – 2016. – № 6. – С. 31–37. – EDN WBPOIJ.
  4. Анисифоров А. Б. Методики оценки эффективности информационно-технологических проектов в бизнесе : учебное пособие / А. Б. Анисифоров, И. В. Ильин, О. В. Ростова. – Санкт-Петербург : Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого", 2018. – 127 с. – EDN IYPBMR.
  5. Ситдиков И., Фархетдинов Р., Якупов Ф. Построение АСУ ТП с использованием принципа секционирования функций // Современная Электроника – 2011. – №1 – С. 54–59
  6. Жердин Д.А., Дмитриев А.Г. Стоимостное преимущество физических нейронных сетей // Modern Economy Success. 2024. – № 4. – С. 44–54. DOI: 10.58224/2500-3747-2024-4-44-54
  7. Rinaldi A. Naturally better. Science and technology are looking to nature's successful designs for inspiration. EMBO reports. 2007, Vol.8, No.11, p. 995–999. DOI: 10.1038/sj.embor.7401107
  8. Stifani N. Motor neurons and the generation of spinal motor neuron diversity. Frontiers in Cellular Neuroscience, 2014, Vol 8., p. 1 – 22. DOI 10.3389/fncel.2014.00293
  9. Пальянов А. Ю. О проблемах моделирования нейронных сетей живых организмов / А. Ю. Пальянов, Н. В. Пальянова, С. С. Хайрулин // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. – 2012. – Т. 10, № 3. – С. 46-57. – EDN PUKLSF.
  10. Истомин, Е. Н. Управление двигателем постоянного тока с использованием двухконтурного ПИД-регулятора на базе низко-производительных микроконтроллеров / Е. Н. Истомин, А. А. Никитин // Научные исследования в области технических и технологических систем: сборник статей Международной научно-практической конференции, Казань, 15 января 2018 года. – Казань: Общество с ограниченной ответственностью "Аэтерна", 2018. – С. 96-100. – EDN YLCBWR.
  11. Кухоренко А. Н. Методика расчета экономической эффективности инвариантной системы автоматического регулирования уровня воды в барабане котла / А. Н. Кухоренко // Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. – 2015. – № 6. – С. 62-73. – EDN VJJZEB.
  12. Zhalnin, D. A. To the task of controlling a group of objects on the basis of information technologies / D. A. Zhalnin // Siberian Journal of Science and Technology. – 2019. – Vol. 20, No. 2. – P. 144-152. – DOI 10.31772/2587-6066-2019-20-2-144-152. – EDN PNLXDH.
  13. Богданов, Д. С. Преимущества и недостатки коммуникационных интерфейсов / Д. С. Богданов // Наука, техника и образование. – 2019. – № 4(57). – С. 56-59. – EDN EQWNDH.
  14. Попова А. А, Сердечный Д. В., Корчагин С. А., Никитин П. В. /. Экономические аспекты внедрения автоматических систем управления в деятельность производственных организаций // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2023. – № 2-1. – С. 86-90. – DOI 10.17513/vaael.2696. – EDN RKJUSJ.
  15. Пипченко А. Н., Пономаренко В.В., Шевченко В.А. Принципы построения и основы наладки контроллеров и систем автоматики: Учебное пособие – Одесса: ТЭС, 2010. – 592 стр.