БЕЗОПАСНОСТЬ НА НОВОМ УРОВНЕ: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СИСТЕМЕ КОНТРОЛЯ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

- Разработка новых коррозионностойких сплавов: Путем анализа больших объемов данных о свойствах различных сплавов нейронная сеть может помочь разработать новые материалы с повышенной коррозионной стойкостью.

Преимущества использования нейронных сетей

- Высокая точность прогнозов: Нейронные сети способны находить сложные зависимости между различными переменными, что позволяет получать более точные прогнозы по сравнению с традиционными методами.

- Обработка больших объемов данных: Нейронные сети могут эффективно обрабатывать большие объемы экспериментальных данных, что позволяет выявлять закономерности, недоступные для визуального анализа.

- Автоматизация процессов: Нейронные сети могут автоматизировать многие рутинные задачи, связанные с анализом данных и прогнозированием.

Нейронные сети представляют собой перспективный инструмент для решения проблемы коррозии материалов. Их применение позволяет повысить точность прогнозирования, оптимизировать процессы производства и разработки новых материалов. Однако, для успешного применения нейронных сетей необходимо решать ряд задач, связанных с подготовкой данных, выбором архитектуры сети и интерпретацией результатов моделирования.

Список использованной литературы: 1. Машинное обучение. Полный курс, Ян Лекун, Иэн Гудфеллоу, Аарон Курвиль, 2016, стр. 35-42.

© Бердиева Дж., Овлякулова М., 2024

УДК 62

Бердыева М.,

Преподаватель,

Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Агаева Д., Преподаватель,

Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Чарыева Д., Преподаватель,

Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Научный руководитель: Гельдыева М.,

Ст. преподаватель,

Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан

БЕЗОПАСНОСТЬ НА НОВОМ УРОВНЕ: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СИСТЕМЕ КОНТРОЛЯ

Аннотация

Современный мир ставит все более высокие требования к безопасности различных объектов: от

промышленных предприятий до жилых домов. Традиционные системы безопасности, основанные на ручном контроле и статических алгоритмах, все чаще оказываются недостаточно эффективными для предотвращения угроз. Искусственный интеллект (ИИ) предлагает новые возможности для повышения уровня безопасности, обеспечивая более точный мониторинг, быстрое реагирование и проактивную защиту.

Ключевые слова:

искусственный интеллект, безопасность, системы видеонаблюдения, анализ данных, машинное обучение, распознавание лиц, предсказательная аналитика.

ИИ трансформирует системы безопасности, предоставляя следующие возможности:

- Анализ видеоданных в реальном времени:

- Распознавание лиц и объектов: ИИ позволяет идентифицировать людей и объекты, отслеживать их перемещения и выявлять подозрительное поведение.

- Детекция аномалий: Алгоритмы машинного обучения способны обнаруживать отклонения от нормального поведения, такие как незакрытые двери, оставленные без присмотра предметы или несанкционированный доступ в охраняемые зоны.

- Анализ аудиоданных:

- Распознавание речи: ИИ позволяет анализировать звуковые сигналы, выявлять ключевые слова и фразы, что может быть полезно для обнаружения угроз или получения информации о происходящих событиях.

- Предсказательная аналитика:

- Прогнозирование угроз: На основе исторических данных и текущих тенденций ИИ может предсказывать потенциальные угрозы и разрабатывать превентивные меры.

- Автоматизация процессов:

- Управление доступом: ИИ может автоматизировать процесс управления доступом, предоставляя или отзывая разрешения на основе различных факторов, таких как время суток, местоположение и идентификация пользователя.

- Интеграция с другими системами:

- Создание единой платформы безопасности: ИИ позволяет интегрировать различные системы безопасности (видеонаблюдение, контроль доступа, охранная сигнализация) в единую платформу, обеспечивая комплексный мониторинг и управление.

Преимущества использования ИИ в системах безопасности

- Повышение точности: ИИ позволяет более точно обнаруживать угрозы и снизить количество ложных срабатываний.

- Ускорение реагирования: Автоматизация процессов и анализ данных в реальном времени позволяют быстрее реагировать на возникающие угрозы.

- Уменьшение затрат: Оптимизация работы персонала и снижение количества ложных тревог приводят к сокращению затрат на безопасность.

- Повышение уровня безопасности: Комплексный подход к безопасности, обеспечиваемый ИИ, позволяет создать более защищенную среду.

Несмотря на все преимущества, использование ИИ в системах безопасности сопряжено с определенными вызовами:

- Качество данных: Для эффективной работы ИИ необходимы большие объемы качественных данных.

- Кибербезопасность: ИИ-системы сами по себе могут стать объектом атак.

- Этические вопросы: Использование ИИ для наблюдения за людьми поднимает вопросы о приватности и этике.

Перспективы использования ИИ в системах безопасности весьма обширны. В будущем можно ожидать появления полностью автономных систем безопасности, способных самостоятельно принимать решения и адаптироваться к меняющимся условиям.

Список используемой литературы: 1. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения // ResearchGate

© Бердыева М., Агаева Д., Чарыева Д., 2024

УДК 004.9

Галандарова Ш.

Преподаватель, Туркменский сельскохозяйственный институт

г. Дашогуз, Туркменистан Эрметов Ю.

Старший преподаватель, Туркменский сельскохозяйственный институт

г. Дашогуз, Туркменистан Реджебов Б.

Студент, Туркменский сельскохозяйственный институт

г. Дашогуз, Туркменистан Тиркешова А.

Студент, Туркменский сельскохозяйственный институт

г. Дашогуз, Туркменистан

РОЛЬ КВАНТОВЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ В УСКОРЕНИИ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ:

ПЕРСПЕКТИВЫ И ВЫЗОВЫ

Аннотация

В статье рассматриваются перспективы и вызовы, связанные с использованием квантовых вычислений для ускорения алгоритмов машинного обучения. Обсуждаются потенциал квантовых вычислительных технологий в повышении производительности и эффективности обучения моделей, а также сложности, связанные с их реализацией и интеграцией в современные вычислительные системы.

Ключевые слова

квантовые вычисления, машинное обучение, ускорение алгоритмов, квантовые технологии.

Galandarova Sh.

Lecturer, Turkmen Agricultural Institute, Dashoguz, Turkmenistan

Ermetov Y.

Senior Lecturer, Turkmen Agricultural Institute, Dashoguz, Turkmenistan

Rejebov B.

Student, Turkmen Agricultural Institute, Dashoguz, Turkmenistan

Tirkeshova A.

Student, Turkmen Agricultural Institute, Dashoguz, Turkmenistan