ГОСТ Р 70980-2023. Национальный стандарт Российской Федерации. Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Системы управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой. Общие требования

4 Технологии искусственного интеллекта и решаемые ими задачи

 

4.1 В целях настоящего стандарта под основными технологиями искусственного интеллекта понимаются технологии, перечисленные в [1] [пункт 5, перечисления б) и в)].

4.2 Для целей интеллектуализированной системы управления интеллектуальной транспортной инфраструктуры (ИСУИТИ) могут использоваться (не ограничиваясь) задачи интерпретации, диагностики, мониторинга, моделирования и прогнозирования.

4.3 Следующие задачи, которые могут быть решены методами искусственного интеллекта в соответствии с [2]. Данные методы применимы при реализации функциональности ИСУИТИ (не исключая возможности добавления новых задач):

- распознавание образов с учетом контекста и сигналов из нескольких источников (слияние данных), в том числе для интеграции данных с различными типами сенсоров и ориентирования в сложных средах;

- высокоскоростная идентификация большого количества объектов в различных частях электромагнитного спектра, в том числе для систем охраны, обеспечения безопасности и сбора данных о городском трафике и их анализа;

- предиктивный и прескриптивный анализ, позволяющий предсказывать развитие ситуации на основе анализа данных и автоматизировать принятие решений в режиме реального времени;

- обеспечение поддержки принятия решений на основе многолетних данных, в том числе для расчета нормирования в отраслях экономики;

- управление оборудованием и производственными системами на основе данных измерительных систем и исторических данных о поведении систем в различных ситуациях;

- предиктивное обслуживание оборудования на основе методов математического моделирования (в том числе машинного обучения), предназначенное для снижения частоты поломок оборудования, входящего в состав интеллектуальной транспортной инфраструктуры, и ущерба от них, снижения затрат на диагностику;

- сверхкраткосрочное прогнозирование, анализ потока данных в режиме реального времени и прогнозирование нештатных ситуаций;

- разработка автономных интеллектуальных агентов, в том числе на основе обучения с подкреплением, а также мультиагентных систем с искусственным интеллектом;

- управление, которое учитывает физические процессы, происходящие с объектом, в том числе управление движением воздушного и наземного транспорта;

- динамическое адаптивное управление и ориентация отдельного объекта в сложных или недетерминированных условиях, в том числе для систем управления автономными объектами, систем управления объектом, учитывающих отставание сигналов;

- централизованное управление группой (роем) объектов;

- децентрализованное управление группой (роем) однородных объектов;

- децентрализованное управление группой (роем) неоднородных объектов (включая инфраструктуру);

- обогащение и улучшение качества больших объемов данных, получаемых с устройств и из других информационных систем;

- моделирование угроз информационной безопасности на базе технологии искусственного интеллекта.