СТРОИТЕЛЬСТВО И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ

Бяшимов П.; Какабаева М.; Довлетгельдыев Ы.; Ораев М.

услуга дистанционных денежных интернет-транзакций на основе клиентских поручений. С каждым годом число банковских учреждений, предлагающих дистанционный формат обслуживания по всему миру, неуклонно увеличивается.

Цифровой банк совершенствует не только суть и содержание, оперативность и качество банковских операций, непосредственно информационно-коммуникационные каналы, но и человеческое сознание в целом. Скорость и качество цифровой трансформации становится определяющим критерием устойчивого экономического роста. Цифровизация вовлекает в свою орбиту все сегменты государственной и общественной жизни, служит базовым фактором развития банковской сферы, их выведения на качественно новый уровень.

Данные «Глобального банковского цифрового отчёта» подтверждают: цифровой банк становится основным вектором стратегии развития финансовых учреждений. Появление цифрового банка обусловлено такими объективными факторами как повышение роли информационно-коммуникационных каналов, постоянное увеличение доли информационных продуктов и услуг в совокупной структуре валового внутреннего продукта, формирование целостного глобального пространства эффективной информационной коммуникации, устойчивый рост общественного спроса на информационный продукт и услуги, а также появление таких значимых реалий современности как цифровое правительство, цифровая экономика, цифровой рынок.

Список использованной литературы: 1. «Концепция развития цифровой экономики в Туркменистане на 2019-2025 годы». - А., 2018.

УДК 62

Бяшимов П.,

Старший преподаватель, Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,

Ашхабад, Туркменистан Какабаева М., Преподаватель,

Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,

Ашхабад, Туркменистан Довлетгельдыев Ы., Студент,

Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,

Ашхабад, Туркменистан Ораев М., Студент,

Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,

Ашхабад, Туркменистан

СТРОИТЕЛЬСТВО И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ

Аннотация

Несмотря на все преимущества, внедрение ИИ в строительную отрасль требует значительных

инвестиций и времени на разработку и адаптацию технологий. Поэтому важно учитывать не только текущие потребности, но и будущие перспективы развития отрасли, чтобы обеспечить ее конкурентоспособность и устойчивость на рынке.

Ключевые слова:

проектирование, генеративный дизайн, планирование и управление, оптимизация сроков и ресурсов, робототехника, безопасность и производительность труда, мониторинг и контроль.

Искусственный интеллект активно используется на стадии проектирования:

- Это генеративный дизайн: ИИ может генерировать множество вариантов дизайна, соответствующих заданным параметрам, что ускоряет поиск оптимального решения.

- ИИ может автоматически проверять проекты на соответствие нормам и стандартам, выявляя потенциальные ошибки и проблемы.

- Оптимизация: ИИ может оптимизировать конструкцию зданий, снижая расходы на материалы и повышая энергоэффективность.

Искусственный интеллект может использоваться собственно на стадии строительства:

- ИИ может использоваться для планирования и управления строительными проектами, оптимизируя сроки и ресурсы.

- Робототехника: Роботы, управляемые ИИ, могут выполнять опасные, рутинные и трудоемкие задачи, повышая безопасность и производительность труда.

- ИИ может использоваться для мониторинга состояния строительных объектов и оборудования, позволяя своевременно выявлять и решать проблемы.

Искусственный интеллект используется на стадии эксплуатации:

- Умные здания: ИИ может использоваться для управления системами "умного здания", оптимизируя энергопотребление, комфорт и безопасность.

- ИИ может прогнозировать отказы оборудования и систем, позволяя проводить профилактическое обслуживание и избегать незапланированных простоев.

Несмотря на множество преимуществ, использование ИИ в строительстве также имеет ряд недостатков:

1. Высокая стоимость:

- Разработка и внедрение систем ИИ может быть дорогостоящим, что может быть неподъемным для небольших компаний.

- Обучение сотрудников работе с ИИ также может привести к дополнительным расходам.

- Стоимость обслуживания и обновления систем ИИ также может быть значительной.

2. Недостаток квалифицированных кадров:

- Для работы с системами ИИ требуются квалифицированные кадры, которые разбираются как в строительстве, так и в ИИ.

- На данный момент таких специалистов не хватает, что может тормозить внедрение ИИ в отрасли.

- Подготовка квалифицированных кадров в области ИИ для строительства может занять время и ресурсы.

3. Технические ограничения:

- Системы ИИ не всегда могут работать корректно в условиях строительной площадки, где есть много факторов, которые сложно предсказать.

- Системы ИИ могут быть уязвимы к кибератакам, что может привести к серьезным последствиям.

Важно отметить, что эти недостатки не являются непреодолимыми. По мере развития технологий

ИИ и подготовки кадров эти проблемы будут постепенно решаться. В целом, использование ИИ в строительстве имеет огромный потенциал для повышения производительности, качества, безопасности и

устойчивости отрасли. Несмотря на некоторые проблемы, ИИ, скорее всего, будет играть все более важную роль в строительстве в будущем.

Список использованной литературы: 1. I. F. C. Terzi and U. Özgen, "Artificial intelligence in construction: benefits, challenges and recommendations for future research," Automation in Construction, vol. 86, pp. 407-422, 2018.

УДК 004.012

Галандарова Ш.

Преподаватель, Туркменский сельскохозяйственный институт,

г. Дашогуз, Туркменистан Джумабаева Ш.

Преподаватель, Туркменский сельскохозяйственный институт,

г. Дашогуз, Туркменистан Рахымджанова Б.

Студент, Туркменский сельскохозяйственный институт,

г. Дашогуз, Туркменистан Сапарбаева Г.

Студент, Туркменский сельскохозяйственный институт,

г. Дашогуз, Туркменистан

ИННОВАЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ К ИСПОЛЬЗОВАНИЮ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Аннотация

Данная работа представляет собой исследование инновационных подходов к использованию информационных технологий в современном мире. Она анализирует новейшие тренды в области информационных технологий, выявляет основные вызовы, с которыми сталкиваются компании и организации при их внедрении, а также обсуждает перспективы дальнейшего развития в этой области.

Ключевые слова

Информационные технологии, инновации, цифровизация, вызовы, перспективы.

Galandarova Sh.

Lecturer, Turkmen Agricultural Institute, Dashoguz, Turkmenistan Jumabaeva Sh. Lecturer, Turkmen Agricultural Institute, Dashoguz, Turkmenistan Rahymjanova B. Student, Turkmen Agricultural Institute, Dashoguz, Turkmenistan Saparbaeva G. Student, Turkmen Agricultural Institute, Dashoguz, Turkmenistan

INNOVATIVE APPROACHES TO THE USE OF INFORMATION TECHNOLOGIES

Annotation

This work is a study of innovative approaches to the use of information technologies in the modern world. She analyzes the latest trends in information technology, identifies the main challenges that companies and organizations face when implementing them, and also discusses prospects for further development in this area.

Keywords

Information technology, innovation, digitalization, challenges, prospects.

Инновации в сфере информационных технологий (ИТ) стали краеугольным камнем современного бизнеса, учреждений и общества. Поскольку технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, организации постоянно ищут инновационные подходы к использованию ИТ для улучшения операций, стимулирования роста и решения сложных задач. От искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) до блокчейна и Интернета вещей (IoT) — множество новых технологий предлагают новые возможности для преобразования того, как мы работаем, общаемся и взаимодействуем с окружающим миром.

Одним из инновационных подходов к использованию информационных технологий является внедрение алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматизации и оптимизации процессов в различных областях. Системы на базе искусственного интеллекта могут анализировать огромные объемы данных, выявлять закономерности и делать прогнозы или решения без явного программирования, что позволяет организациям оптимизировать операции, повысить эффективность и стимулировать инновации. Например, алгоритмы искусственного интеллекта можно использовать для оптимизации управления цепочками поставок путем прогнозирования спроса, оптимизации уровня запасов и выявления возможностей для экономии затрат. Аналогичным образом, алгоритмы машинного обучения могут улучшить обслуживание и поддержку клиентов за счет анализа взаимодействия с клиентами, прогнозирования потребностей клиентов и персонализации ответов для повышения удовлетворенности и лояльности.

Более того, инновационные подходы к использованию информационных технологий включают использование технологии блокчейн для создания прозрачных, безопасных и децентрализованных систем управления данными и активами и обмена ими. Блокчейн — это технология распределенного реестра, которая позволяет записывать и проверять транзакции защищенным от несанкционированного доступа и прозрачным образом, устраняя необходимость в посредниках и снижая риск мошенничества или манипуляций. Организации могут использовать блокчейн для безопасного отслеживания товаров в цепочке поставок, оптимизации финансовых транзакций и установления доверия к цифровым взаимодействиям. Кроме того, смарт-контракты на основе блокчейна позволяют автоматически заключать и самоисполняемые соглашения, уменьшая необходимость ручного вмешательства и оптимизируя бизнес-процессы.

Кроме того, инновационные подходы к использованию информационных технологий включают интеграцию устройств и датчиков Интернета вещей для сбора, мониторинга и анализа данных в реальном времени от физических активов и сред. Под Интернетом вещей понимается сеть взаимосвязанных устройств, датчиков и систем, которые позволяют объектам взаимодействовать и обмениваться данными через Интернет. Организации могут развертывать устройства Интернета вещей для мониторинга производительности оборудования, отслеживания поставок продукции и сбора данных об окружающей среде для улучшения процесса принятия решений и оптимизации операций. Например, умные здания с поддержкой Интернета вещей могут оптимизировать использование энергии, повысить комфорт жильцов и снизить затраты на техническое обслуживание за счет сбора и анализа данных о температуре,

влажности, занятости и энергопотреблении.

Кроме того, инновационные подходы к использованию информационных технологий предполагают использование возможностей больших данных и аналитики для получения действенной информации и принятия решений на основе данных. Большие данные — это огромные объемы структурированных и неструктурированных данных, генерируемых организациями, устройствами и пользователями, а аналитика включает в себя процесс анализа и интерпретации этих данных для выявления закономерностей, тенденций и корреляций. Организации могут использовать анализ больших данных, чтобы получить более глубокое понимание поведения клиентов, рыночных тенденций и эффективности бизнеса, что позволит им принимать обоснованные решения и внедрять инновации.

Кроме того, инновационные подходы к использованию информационных технологий включают внедрение облачных вычислений и технологий периферийных вычислений для создания гибкой, масштабируемой и гибкой ИТ-инфраструктуры. Облачные вычисления подразумевают предоставление вычислительных услуг, таких как хранение, обработка и работа в сети, через Интернет, тогда как периферийные вычисления подразумевают обработку данных ближе к источнику генерации, например устройствам или датчикам Интернета вещей.

Список использованной литературы:

1. Laudon, K. C., & Laudon, J. P. (2016). Management Information Systems: Managing the Digital Firm. Pearson.

2. Turban, E., Pollard, C., & Wood, G. (2018). Information Technology for Management: On-Demand Strategies for Performance, Growth, and Sustainability. Wiley.

УДК 621.3.05

Грачев А.С.

ФГБОУВО «Марийский государственный университет»

г. Йошкар-Ола, РФ

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭЛЕГАЗА ДЛЯ ГАШЕНИЯ КОРОННОГО РАЗРЯДА

Аннотация

Существуют различные способы борьбы с короной при передачи электрической энергии. Как вариант предлагается использовать элегаз для гашения коронного разряда.

Ключевые слова: коронный разряд, градиент электрического поля, элегаз.

При эксплуатации высоковольтных линий электропередач, при определенных условиях, можно обнаружить такое известное явление как коронный разряд.

Коронный разряд имеет ряд негативных последствий, которые выражаются в том, что теряется мощность передачи электроэнергии, может возникнуть однофазное и межфазное короткое замыкание, происходит распыление металла.

Применяется система борьбы с короной, включающая в себя применение колец, шаров, рогов, расщепления проводов, активных короноприемников.

Основным физическим процессом, происходящим при коронном разряде, является быстрое увеличение числа электронов. Если градиент электрического поля высок, то любые электроны,

находящиеся в воздухе вокруг провода, будут ионизировать молекулы газа, а электроны, возникающие в результате этой ионизации, вызовут лавинообразный процесс, увеличивающий корону.

В качестве основного ингибитора, т.е. вещества, подавляющего или задерживающего течение физико-химических (главным образом ионизационных) процессов можно было бы применить смесь фтора и серы, известную как элегаз.

Основной элемент защиты - микросхема (как вариант - Prevectron2), которая в реальном времени рассчитывает скорость изменения напряженности электрического поля. Когда лидер короны начинает образовываться, скорость изменения напряженности электрического поля резко возрастает. Схема распознает, что корона находится в радиусе действия, и дает команду на освобождение элегаза, находящегося под давлением в баллоне.

При обычной температуре и рабочем давлении элегаз не имеет цвета и запаха, не горючий и практически в 5 раз плотнее и тяжелее воздуха. Свойства элегаза остаются неизменными в течение неограниченного времени.

При попадании в его среду электрического разряда, вначале происходит распад, а затем быстрое восстановление первоначальной диэлектрической прочности. Благодаря своим качествам, элегаз используется в элегазовых устройствах гашения электрической дуги и является основой элегазовой изоляции.

Элегаз относится к электроотрицательным газам, молекулы которых обладают сродством к электрону. Это означает, что при захвате электрона и

Для распада этого соединения необходима температура 1100 градусов и выше. Продуктами распада являются газообразные составляющие, обладающие токсичностью и специфическим резким запахом. В целом он относится к малоопасным веществам с предельно допустимой концентрацией в помещении -5000 мг/м3, а на открытом воздухе - 0,001 мг/м3.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

При захвате соединением электронов, происходит образование малоподвижных ионов. В результате, существенно снижается количество носителей заряда. Их разгон в электрическом поле крайне замедлен, что препятствует образованию и развитию электронных лавин. За счет этого элегаз обладает высокой электрической прочностью.

Увеличенное давление способствует росту электрической прочности, пропорционально действующему давлению.

Существенным недостатком элегаза является потеря его изоляционных качеств и переход в жидкое состояние под действием низких температур, но в этот климатический период не часто возникают и короны.

Тем не менее, одним из наиболее подходящих вариантов выхода из подобных ситуаций служит смешивание элегаза с другими видами газов, например, с азотом.

Диссоциация молекул завершается и после чего начинается их рекомбинация. Охлаждение короны продолжается за счет удаления из разряда свободных электронов. Их захватывает атомарный фтор и молекулы элегаза. Постепенно происходит увеличение и полное восстановление электрической прочности промежутка короны.

Элегаз продолжает использоваться в высоковольтном оборудовании, поскольку достойной альтернативы ему пока не существует. Не случайно, все высоковольтное оборудование в Инновационном центре «Сколково» («Российская Кремниевая долина»), выполнено элегазовым. Все же при одинаковых условиях элегаз обладает значительно большей деионизирующей способностью, по сравнению с другими мера борьбы с короной.

Список использованной литературы: 1. Коробейников С.М. Электрофизические процессы в газообразных, жидких и твердых диэлектриках. Процессы в жидкостях [Электронный ресурс]: учебное пособие / С.М. Коробейников. — Электрон.

текстовые данные. — Новосибирск: Новосибирский государственный технический университет, 2010. — 116 с. — 978-5-7782-1397-5. — Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/45208.html. 2. Физические основы электрического пробоя газов / А.Ф. Дьяков, Ю.К. Бобров, А.В. Сорокин, Ю.В. Юргеленас; Под ред. А.Ф. Дьякова. - М.: Издательство МЭИ, 2009. - 400с., ил.

УДК 519.2

Гурбанбердиева А.

Старший преподаватель, Туркменский государственный институт экономики и управления,

г. Ашхабад, Туркменистан Ашыралыева М.А. Преподаватель,

Туркменский государственный университет имени Махтумкули,

г. Ашхабад, Туркменистан

РОЛЬ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ В ОСНОВАНИИ ЭКОНОМИКИ

Аннотация

Данная работа исследует роль теории вероятностей в основании экономики, рассматривая ее влияние на моделирование рисков, принятие решений и формирование стратегий в различных экономических сферах. Она также анализирует применение методов вероятностного анализа в прогнозировании экономических показателей и оценке эффективности инвестиций.

Ключевые слова

Теория вероятностей, экономика, риски, принятие решений, стратегии, прогнозирование, инвестиции.

Gurbanberdiyeva A.

Senior Lecturer, Turkmen State Institute of Economics and Management,

Ashgabat, Turkmenistan Ashyralyeva M.A. Lecturer, Magtymguly Turkmen State University, Ashgabat, Turkmenistan

THE ROLE OF PROBABILITY THEORY IN THE FOUNDATION OF ECONOMICS

Annotation

This work explores the role of probability theory in the foundation of economics, considering its influence on risk modeling, decision making and strategy formation in various economic fields. She also analyzes the application of probabilistic analysis methods in forecasting economic performance and assessing the effectiveness of investments.

Keywords

Probability theory, economics, risks, decision making, strategies, forecasting, investments.

Теория вероятностей, фундаментальная отрасль математики, играет ключевую роль в фундаменте экономики, предлагая мощные инструменты для моделирования неопределенности, риска и принятия решений в условиях неопределенности. Применение теории вероятностей в экономике охватывает широкий спектр областей: от финансовых рынков и страхования до теории игр и макроэкономического анализа. По своей сути теория вероятностей обеспечивает строгую основу для понимания и количественной оценки неопределенности, позволяя экономистам делать обоснованные прогнозы, оценивать риски и разрабатывать оптимальные стратегии в сложных экономических системах.

На финансовых рынках теория вероятностей формирует основу современной портфельной теории и моделей ценообразования активов, производя революцию в инвестиционных стратегиях и практике управления рисками. Гипотеза эффективного рынка, краеугольный камень финансовой экономики, утверждает, что цены активов отражают всю доступную информацию и следуют случайному блужданию, подразумевая, что будущие движения цен непредсказуемы. Теория вероятностей лежит в основе статистических моделей, используемых для анализа финансовых данных, таких как доходность акций и рыночные индексы, позволяя инвесторам оценивать риск и ожидаемую доходность для различных инвестиционных портфелей. Такие методы, как модель ценообразования капитальных активов (САРМ) и модель Блэка-Шоулза для ценообразования опционов, в значительной степени основаны на вероятностных предположениях для разработки оптимальных инвестиционных стратегий и защиты от рыночных рисков.

Более того, теория вероятностей играет решающую роль в страховании и актуарной науке, где количественная оценка риска имеет важное значение для ценообразования страховых продуктов и управления страховыми портфелями. Актуарии используют вероятностные модели для оценки вероятности различных событий, таких как несчастные случаи, стихийные бедствия и инциденты, связанные со здоровьем, а также оценки связанных с ними финансовых потерь для страховых компаний. Используя распределения вероятностей и статистические методы, актуарии могут определять соответствующие премии, резервы и стратегии перестрахования, чтобы обеспечить платежеспособность и стабильность страховых рынков. Кроме того, теория вероятностей используется при разработке инструментов управления рисками, таких как катастрофические облигации и производные контракты, которые переносят риск от страховщиков на рынки капитала с помощью сложных методов финансового инжиниринга.

В теории игр теория вероятностей обеспечивает строгую основу для анализа стратегических взаимодействий и принятия решений в конкурентной среде. Теоретики игр используют вероятностные модели, такие как байесовские игры и стохастические игры, чтобы уловить неопределенность, присущую стратегическим взаимодействиям, и предсказать поведение рациональных игроков. Включив вероятностные представления и стратегии в модели теории игр, экономисты могут получить равновесные результаты и оценить последствия различных стратегических решений для благосостояния. Теория игр находит применение в различных экономических контекстах, включая олигополическую конкуренцию, торг и переговоры, а также организацию аукционов, где неопределенность и стратегическое поведение играют решающую роль в определении рыночных результатов и экономической эффективности.

Более того, теория вероятностей служит основой для макроэкономического анализа и разработки политики, предоставляя формальную основу для моделирования неопределенности и прогнозирования экономических переменных. Макроэкономисты используют стохастические модели, такие как модели динамического стохастического общего равновесия (DSGE) и модели векторной авторегрессии (VAR), для моделирования поведения совокупных экономических переменных, таких как объем производства, инфляция и безработица, в неопределенных условиях. Распределения вероятностей и статистические методы используются для оценки параметров этих моделей с использованием эмпирических данных и для оценки неопределенности, связанной с макроэкономическими прогнозами. Политики полагаются на

вероятностное моделирование и анализ сценариев для оценки потенциального воздействия политических мер и прогнозирования экономических потрясений, направляя процесс принятия решений в области денежно-кредитной политики, налогово-бюджетной политики и реформы регулирования.

Таким образом, теория вероятностей играет основополагающую роль в экономике, обеспечивая строгую основу для моделирования неопределенности, риска и принятия решений в условиях неопределенности. От финансовых рынков и страхования до теории игр и макроэкономического анализа — применение теории вероятностей пронизывает различные области экономики, формируя инвестиционные стратегии, практику управления рисками, стратегические взаимодействия и политические решения. Поскольку экономические системы становятся все более сложными и взаимосвязанными, роль теории вероятностей в понимании и преодолении неопределенности будет оставаться незаменимой, стимулируя инновации и формируя будущее экономической теории и практики. Список использованной литературы:

1. Taleb, N. N. (2007). The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable. Random House.

2. Malkiel, B. G. (2003). A Random Walk Down Wall Street. W.W. Norton & Company.

3. Taleb, N. N. (2010). The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable. Random House Trade Paperbacks.

УДК 62

Гурбанов Ы.,

Старший преподаватель, Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,

Ашхабад, Туркменистан Бяшимов П., Старший преподаватель, Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,

Ашхабад, Туркменистан Эркаева А., Преподаватель,

Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,

Ашхабад, Туркменистан Атаев Д., Преподаватель,

Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,

Ашхабад, Туркменистан

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СТРОИТЕЛЬСТВЕ

Аннотация

Искусственный интеллект (ИИ) постепенно становится неотъемлемой частью строительной отрасли, меняя ее к лучшему.

Ключевые слова:

искусственный интеллект, разработка интеллектуальных систем, информационное моделирование,

проектирование, управление проектами, нейросеть.

Искусственный интеллект (ИИ) - это область компьютерных наук, которая занимается разработкой и созданием интеллектуальных систем, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. В последние годы ИИ стал неотъемлемой частью нашей жизни, проникая в различные сферы деятельности, включая строительство.

Использование искусственного интеллекта в строительстве имеет огромный потенциал и может значительно улучшить процессы проектирования, строительства и управления объектами. Одной из главных причин внедрения ИИ в строительство является необходимость повышения эффективности и сокращения затрат на проекты.

Одним из основных применений ИИ в строительстве является его использование в проектировании. С помощью ИИ можно создавать более точные и оптимальные проекты, учитывая множество факторов, таких как климатические условия, геологические особенности местности, технические характеристики материалов и т.д. Это позволяет сократить время и затраты на проектирование, а также повысить качество и надежность объектов.

ИИ может быть использован для управления строительными процессами. С помощью алгоритмов машинного обучения и анализа больших данных, ИИ может предсказывать возможные проблемы и риски, связанные с проектом, и предлагать оптимальные решения для их устранения. Это позволяет снизить вероятность возникновения задержек и дополнительных затрат на строительство.

ИИ может быть использован для управления энергетическими системами зданий. С помощью системы "умного дома", оснащенной ИИ, можно оптимизировать потребление энергии, управлять системами отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха, а также мониторить состояние инженерных систем. Это позволяет снизить расходы на энергию и повысить комфортность проживания или работы в здании.

ИИ может быть использован для улучшения безопасности на строительных объектах. С помощью системы видеонаблюдения, оснащенной ИИ, можно автоматически обнаруживать нарушения правил безопасности и предупреждать о возможных опасностях. Это позволяет снизить риски для рабочих и предотвратить возможные происшествия.

Использование искусственного интеллекта в строительстве является одним из самых актуальных и перспективных направлений развития современной индустрии. Однако, несмотря на множество преимуществ, у этой технологии есть и свои недостатки, которые необходимо учитывать при ее применении.

Одним из главных недостатков использования искусственного интеллекта в строительстве является высокая стоимость внедрения и поддержки системы.

Во-вторых, использование искусственного интеллекта в строительстве может привести к уменьшению количества рабочих мест. Автоматизация процессов и замена человеческого труда на машины и роботов может привести к сокращению штатов и увеличению безработицы в отрасли. Это может стать серьезной проблемой для работников, которые не имеют необходимых навыков для работы с новыми технологиями.

Кроме того, использование искусственного интеллекта может привести к возникновению ошибок и сбоев в работе системы. Несмотря на высокую точность и эффективность технологии, она не является идеальной и может допускать ошибки.

Также стоит отметить, что использование искусственного интеллекта может привести к уменьшению роли человека в процессе строительства. Необходимо сохранять баланс между использованием искусственного интеллекта и человеческого опыта и интуиции.

Использование искусственного интеллекта в строительстве имеет огромный потенциал для улучшения процессов и повышения качества работ.

Список используемой литературы:

1.https://kodeks-sib.ru/blog/kakuyu_rol_igraet_iskusstvnnyij_intellekt_v_stroitelstve

УДК 004

Долин А.А.

магистрант 2 курса, гр. ИИПм-22-1 Тюменский индустриальный университет

г. Тюмень, РФ

НЕЙРОСЕТЕВАЯ КОНЦЕПЦИЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ РУССКОЙ ДАКТИЛЬНОЙ АЗБУКИ

Аннотация

В статье рассматривается возможность создания первичной концепции распознавания элементов дактильной азбуки на базе сверточных нейросетей в условиях информационной неопределенности.

Цель исследования: разработка базовой версии концептуальной модели нейросетевой обработки элементов русской дактильной азбуки.

Метод исследования: функционал модели YOLOv8 для распознавания элементов дактильной азбуки на основе созданного датасета.

Результаты. При обработке 289 тестовых изображений (390 жестов) корректно были идентифицированы 320 жестов, что составляет 82 %. В дальнейшем планируется расширение количества распознаваемых элементов дактильной азбуки путем расширения датасета и усложнения текущих элементов обучающей выборки.

Ключевые слова:

изображение, дактильная азбука, нейронная сеть, глубокое обучение, распознавание.

NEURAL NETWORK CONCEPT OF RECOGNIZING ELEMENTS OF THE RUSSIAN DACTYL ALPHABET

Abstract

The article considers the possibility of creating a primary concept of recognizing the elements of the dactyl alphabet on the basis of convolutional neural networks under conditions of information uncertainty.

Research objective: development of the basic version of the conceptual model of neural network processing of Russian dactyl alphabet elements.

Research method: the functional of the YOLOv8 model for recognizing the elements of the dactyl alphabet on the basis of the created dataset.

Results. When processing 289 test images (390 gestures), 320 gestures were correctly identified, which is 82%. In the future it is planned to expand the number of recognized elements of the dactyl alphabet by expanding the dataset and increasing the complexity of the current elements of the training sample.

Keywords:

Image, dactyl alphabet, neural network, deep learning, recognition.

Для современного развития информационных технологий присущи различные способы обмена информации в прямой и в неявной формах. Для людей с ограниченными возможностями, в частности, с нарушением слуха возникает необходимость разработки новых методических подходов для удобства различных уровней коммуникаций.

Для классической формы использования дактильной азбуки характерны следующие недостатки: отсутствие полноценной возможности распознавания речи по движению губ, отсутствие слуховых возможностей восприятия окружающего мира, неэффективная форма коммуникации людей с разным уровнем образования и т.д. [1-3].

В соответствии с индустрией 4.0 возникает необходимость разработки новых методических подходов с целью максимизации восприятия разнородной информации людьми с ограниченными возможностями посредством технологий искусственного интеллекта [4-6].

В настоящей работе рассмотрена возможность создания первичной концепции распознавания элементов дактильной азбуки на базе сверточных нейросетей в условиях информационной неопределенности.

С точки зрения лингвистики и особенностей обработки естественного языка система общения людей с ограниченными возможностями имеет сложную структуру в грамматике, формах представления жестов, лексики и т.д. [7, 8].

Поскольку дактильная речь калькирует лингвистическую структуру словесного языка, то обучающая выборка для эффективной работы нейронных сетей должна включать в себя различные вариации жестов, являющихся эквивалентами отдельных букв [9, 10].

Для русской дактильной азбуки база данных отсутствует, поэтому было решено создать собственный набор данных, каждый элемент которого представляет собой фотографический образ руки, сложенной в соответствующем жесте (жестах) в формате .jpg.

Особенность формируемого набора: отсутствие букв «Д», «Ё», «З», «Й», «К», «Ц», «Щ», «Ъ», «Ь»; причина - жесты используют движения. Идентификация жестов для соответствующих букв выходит за рамки данного исследования.

Базовый набор включает в себя информацию для распознавания жестов относительно следующих букв «В», «Е», «И», «П», «Р», «Т». В дальнейшем планируется расширение набора.

Для получения фотографических данных с жестами дактильной азбуки было использовано 25 видеопотоков с различной степенью яркости, контрастности и насыщенности, на которых представлены группы людей, воспроизводящие наборы жестов. В течение каждого видеоряда последовательно фиксировались буквы дактильного алфавита с различной удаленностью руки и ее положения относительно границ каждого видеокадра (рис. 1).

Для получения изображений из видеоряда использовалось программное обеспечение «Free Video to JPG Converter», которое автоматически извлекает определенные кадры из каждого видео и сохраняет их в формате. jpg. После извлечения всех изображений исключаются кадры, на которых представлен переход от одной буквы к другой. В результате было получено 1445 изображений жестов.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Для увеличения количества изображений в обучающей выборке можно использовать технологию аугментации данных - отображение изображений по горизонтали (позволит нейронной сети распознавать жесты дактиля независимо от ведущей руки), изменение контрастности [11, 12].

Рисунок 1 - Примеры исходных изображений

YOLOv8 (You Only Look Once) - это последняя итерация семейства моделей обнаружения графических объектов, которая объединяет процедуры идентификации и определения местоположения обрабатываемых фото- и видеообразов.

Вместо методического подхода скользящего окна к идентификации графических образов, семейство моделей YOLO прогнозирует степень соответствия обрабатываемого изображения относительно заявленного класса данных с определенной вероятностью за одну итерацию.

YOLOv8 использует сверточную нейронную сеть, которую можно разделить на две основные части: «позвоночник» (backbone) и «голову» (head).

«Позвоночник» - это модифицированная версия архитектуры CSPDarknet53. Эта архитектура состоит из 53 сверточных слоев и использует частичные межэтапные соединения для улучшения информационного потока между различными слоями.

«Голова» YOLOv8 состоит из нескольких сверточных слоев, за которыми следует ряд полносвязных. Эти слои отвечают за прогнозирование ограничивающих прямоугольников (bounding boxes), оценки объектности (objectness scores) и вероятности классов для объектов, обнаруженных на изображении (рис. 2).

Head

Рисунок 2 - Архитектура YOLOv8

YOLOv8 использует комплексную стратегию обучения для оптимизации своей работы. Одной из примечательных особенностей является использование нескольких разрешений для обучения, что позволяет модели обучаться на изображениях разного масштаба.

Кроме того, модель использует технику мозаичного дополнения данных, объединяя несколько изображений в один обучающий вход. Такой подход повышает способность модели к обобщению в различных сценариях и улучшает ее устойчивость.

Для обучения модели необходимо провести аннотирование данных - добавление тэгов в сырые данные, чтобы показать модели машинного обучения целевые атрибуты (ответы), которые она должна предсказывать. Для данной задачи было выделено 6 классов:

- Класс 0: буква «В» («красный цвет»);

- Класс 1: буква «Е» («синий цвет»);

- Класс 2: буква «И» («желтый цвет»);

- Класс 3: буква «П» («зеленый цвет»);

- Класс 4: буква «Р» («оранжевый цвет»);

- Класс 5: буква «Т» («фиолетовый цвет»).

На каждый класс в среднем приходится около 230 изображений, это достаточно для обучения модели (рис. 3). Метки каждого изображения находятся в текстовых файлах, содержащих номер класса и нормализованные Xmin, ymin, width, height.

Рисунок 3 - Пример разметки изображения датасета

Генеральная совокупность данных была поделена на обучающую (70 %) и тестовую (30 %) выборки, используя нормальную рандомизацию.

Для обучения модели YOLOv8 была выбрана версия YOLOv8s (Small), основываясь на компромиссе между точностью и вычислительной эффективностью. Результаты обучения представлены на рис. 4-5, табл. 1.

Рисунок 4 - Метрики обучения модели

Рисунок 5 - Результаты обучения модели

Результаты проверки модели на тестовом наборе данных

Таблица 1

Класс Кол-во изображений Кол-во элементов распознавания Точность распознавания

В 289 47 85 %

Е 289 52 81 %

Класс Кол-во изображений Кол-во элементов распознавания Точность распознавания

И 289 60 83 %

П 289 46 79 %

Р 289 57 81 %

Т 289 58 80 %

Итого 289 320 82 %

В результате при обработке 289 тестовых изображений (390 жестов) корректно были идентифицированы 320 жестов, что составляет 82 %. В дальнейшем планируется расширение количества распознаваемых элементов дактильной азбуки путем расширения датасета и усложнения текущих элементов обучающей выборки.

Список использованной литературы:

1. Шерстянникова Е.А., Марченко М.А. Особенности современного русского жестового языка // Красноярск: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева". 2021. С. 174-176.

2. Королькова О.О. Вариативность исполнения жестов в русском жестовом языке (на материале видеословаря русского жестового языка) // В мире научных открытий. 2013. № 11-6(47). С. 187-193.

3. Долин А.А. Распознавание языка жестов с использованием технологий искусственного интеллекта // Проблемы и перспективы осуществления междисциплинарных исследований: Сборник статей Международной научно-практической конференции. Уфа: ООО "Аэтерна". 2023. С. 18-24.

4. Гриф М.Г., Королькова О.О., Мануева Ю.С. Машинный перевод русского жестового языка глухих // Информатика: проблемы, методы, технологии: Материалы XX Международной научно-методической конференции: Воронеж. 2020. С. 1591-1597.

5. Жуковская В.А., Пятаева А.В. Рекуррентная нейронная сеть для распознавания жестов русского языка с учетом языкового диалекта Сибирского региона // Труды Международной конференции по компьютерной графике и зрению "Графикон". 2022. № 32. С. 538-547.

6. Мартынов Д.А., Ворона Л.И. Применение перцептрона для распознавания дактилем русского жестового языка // DSPA: Вопросы применения цифровой обработки сигналов. 2020. Т. 10, № 2. С. 37-46.

7. Семенова В.О., Лепинских А.Н. Разработка устройства синхронного перевода языка жестов в звуковой формат на основе нейронных сетей // Наука и инновации XXI века: Сборник статей по материалам VIII Всероссийской конференции молодых ученых. Сургут: Сургутский государственный университет. 2022. С. 129-132.

8. Катанов Ю.Е. Анализ и синтез информационных систем (обработка разнородных данных, геология): учебное пособие / Тюмень, 2020. 159 с.

9. Окунев С.В. Рассмотрение способов формирования наборов данных для обучения нейронных сетей // Вестник науки и образования. 2020. № 2-3(80). С. 16-19.

10. Катанов Ю.Е. Компьютерные технологии: учебное пособие / Том Часть 1 Геология, геофизика, гидрогеология. Тюмень, 2020. 183 с.

11. Катанов Ю.Е. Основы теории управления: учебное пособие / Тюмень, 2019. 171 с.

12. Моисеева Е.Д. Аугментация изображений // Российская наука: тенденции и возможности: сборник научных статей. Том Часть 4. Москва: Издательство "Перо". 2020. С. 129-132.

УДК 621.45.017

Емельянов Д.А.

кандидат технических наук, доцент кафедры авиационных двигателей, ВУНЦ ВВС «ВВА им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина»

г. Воронеж, Россия Елисеев С.Я.

кандидат химических наук, старший преподаватель кафедры авиационных двигателей,

ВУНЦ ВВС «ВВА им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина»

г. Воронеж, Россия Кубачев Т.К.

курсант 5 курса

ВУНЦ ВВС «ВВА им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина»

г. Воронеж, Россия Апшацев И.В.

курсант 5 курса

ВУНЦ ВВС «ВВА им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина»

г. Воронеж, Россия

СПЕЦИФИКА ПЕРЕМЕЩЕНИЯ ПОЛИДИСПЕРСНОЙ СРЕДЫ В ПЫЛЕЗАЩИТНОМ УСТРОЙСТВЕ ГТД

Аннотация

В представленном исследовании изучаются уникальные свойства двухфазных течений при перемещении в системе пылезащиты газотурбинного двигателя летательного аппарата. Также анализируются ключевые особенности двухфазных сред. Вычисляется требуемая скорость воздушного потока в системах пылеудаления, которая должна превышать критическую скорость. Устанавливаются зависимости снижения давления от аэродинамических свойств дисперсной составляющей.

Пылезащитное устройство, газотурбинный двигатель, полидисперсный поток, твердые частицы.

Использование вертолетов в различных природных условиях сталкивается со специфической проблемой для этого типа летательных аппаратов. Когда вертолет базируется на грунтовых площадках, взлетая или приземляясь, он поднимает облако пыли и песка. Двигатели всасывают поднятую пыль, что влияет на эксплуатационную надежность конструкции. Абразивная эрозия приводит к износу компрессора двигателя до окончания его ресурса. Система пылеудаления обеспечивает очистку воздуха, подаваемого в двигатель, от пыли, песка и посторонних предметов при рулении, взлете и посадке вертолета на полевых аэродромах и посадочных площадках. Аэродинамический расчет пылезащитных устройств при движении в них полидисперсных потоков обладает определенными особенностями. Полидисперсные потоки характеризуются тем, что в газе находятся во взвешенном состоянии твердые частицы (взвесенесущие потоки).

Основные характеристики двухфазных потоков [1]:

1. Содержание дискретного компонента в объеме несущего газа. Можно выделить объемное содержание £т и массовое (или весовое) содержание ц:

где Од - объем дискретной фазы, м3/ч, а Ож - объем несущей среды, м3/ч, протекающей в единицу времени через проходное сечение;

Ключевые слова

(1)

Mà

Мж ' (2)

где Мд - масса дискретной фазы, кг/ч, а Мж - масса несущей среды, кг/ч, протекающей в единицу времени через проходное сечение.

2. Размер переносимых потоком дискретных частиц, определяемый их геометрическими характеристиками, такими как средний диаметр С переносимых частиц.

Относительный размер 5 определяется как отношение диаметра частиц С (в метрах) к диаметру входа й (также в метрах), то есть:

- А

** = D ' (3)

или как отношение гидравлической размерности Ш к значению ■\¡gD, то есть:

ш

yfgD

3. Критическая скорость иКр - это минимальная скорость, при которой твёрдые частицы, взвешенные в потоке, не оседают. Она зависит от концентрации дискретного компонента, его размера и скорости движения несущего газа в устройстве пылеудаления.

О = f s (4)

где А - коэффициент гидравлического сопротивления при движении полидисперсной среды в системе пылезащиты.

В аэродинамическом анализе используется понятие относительной скорости. Отношение средней скорости движения полидисперсной среды и к критической иКр называется относительной скоростью фи:

о

Vv =-

окр . (5)

Потерю давления при движении двухфазных систем в системе защиты от пыли можно определить по уравнению Дарси-Вейсбаха [2]:

\р-2 LvL

^d 2 Рдф ' (6)

где рдф - плотность полидисперсной смеси, кг/т3, Адф - коэффициент гидравлического

сопротивления.

Расчетная скорость воздушного потока в системах пылеотвода для эффективного перемещения твердых частиц должна превышать критическую скорость. Критическую скорость можно рассчитать по следующей формуле [3]:

Ор - 0,3^f"âgD, (7)

где ц - массовая концентрация полидисперсного потока, кгт/кгв; a = Р— относительная массовая

Р

плотность частиц; D - диаметр входа в пылезащитное устройство, м.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Скорость перемещения двухфазного течения и потери давления находятся в зависимости от аэродинамических параметров дисперсной фазы, которые, в свою очередь, зависят от объемного и массового содержания дисперсной фазы в полидисперсном составе. Список использованной литературы:

1. Альтштуль А.Д. Гидравлические потери на трение в трубопроводах. М., Госэнергоиздат, 1963. 486 с.

2. Левич В.Г. Физико-химическая гидродинамика М.: Физматгиз, 1959. 700 с.

3. Вараксин А.Ю. Турбулентные течения газа с твердыми частицами М.: Физматлит, 2003. 192 с.

^ =

УДК 004

Зеленин А.В.

студент 4 курса, гр. ИСТН-20 Тюменский индустриальный университет

г. Тюмень, РФ

АНАЛИЗ КЕРНОВЫХ ДАННЫХ НА БАЗЕ ТЕХНОЛОГИЙ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

Аннотация

В статье рассматривается концепция автоматического распознавания пустот и минерального состава породы. Рассматриваемый подход включает в себя использование языка программирования Python и алгоритмов компьютерного зрения.

Цель исследования: разработка методического подхода к использованию алгоритмов компьютерного зрения для геологических исследований.

Метод исследования: использование нейросети библиотеки PyTorch для распознавания особенностей среза горной породы, обучение модели на наборе изображений.

Ключевые слова:

Компьютерное зрение, нейронная сеть, выборка изображение, геология, распознавание образов.

ANALYSIS OF CORE DATA BASED ON TECHNOLOGY COMPUTER VISION

Annotation

The paper discusses the concept of automatic recognition of voids and mineral composition of rock. The considered approach includes the use of Python programming language and computer vision algorithms.

Purpose of the research: development of a methodical approach to the use of computer vision algorithms for geological research.

Research method: use of PyTorch library neural network for recognizing rock slice features, training the model on a set of images.

Keywords:

^mputer vision, neural network, image sampling, geology, pattern recognition

Сегодня программное обеспечение стало неотъемлемой частью работы во всех сферах жизни. Массовое производство без компьютеров и специализированного ПО кажется невозможным. Информационные системы используются для сбора и обработки данных из различных источников с последующим использованием.

Геолого-разведывательная сфера не исключение. Компьютеризированные системы в этой области позволяют ускорить процесс сбора и обработки данных, а также извлечения ценной информации [1-3].

Математические и программные методы активно развиваются и всё чаще заменяют ручной труд. Компьютерное зрение становится все более популярным благодаря множеству доступных инструментов [4].

Применение средств автоматизации при анализе керновых данных позволяет быстро обрабатывать большие объемы информации, исключая человеческий фактор [5]. Геолого-разведывательная сфера обладает огромным объемом данных, которые часто обрабатываются вручную. Методический подход, описанный в тексте, поможет автоматизировать этот процесс и извлекать семантическую информацию из изображений.

Предлагаемый алгоритм состоит из нескольких стадий: создание маски на тренировочных данных,

подготовка модели, маркировка найденных на изображении признаков [6-8] (рис.1).

Для распознавания используются снимки рентгена керна горной породы (рис. 2). Изображение керна имеет неоднородную структуру, вследствие чего возникают проблемы с распознаванием компонентов на изображении. Основываясь на этой проблеме можно сформулировать решение -выделить несколько диапазонов цветов, на основании которых будут выделены области на изображении.

Рисунок 1 - Алгоритм подготовки и формирования модели распознавания данных керна

Рисунок 2 - Снимок рентгена керна

Для подготовки модели необходимо подготовить набор масок, в данном случае будет применен метод К-средних, который позволит выделить разные компоненты на изображении и позволит создать обучающий набор изображений. В каждом подготовленном изображении пиксели будут содержать метку принадлежности к определенному классу [9].

Помимо тренировочных данных для самой модели необходимо выбрать функцию потерь, оптимизатор и построить цикл обучения. Как и во всех моделях машинного обучения, дизайн модели определяет алгоритм манипулирования входом и получения выхода. Но в модели есть параметры,

которые необходимо точно настроить для достижения этой цели. Эти параметры модели также называются весами, смещениями, ядрами или другими названиями в зависимости от конкретной модели и слоев. Обучение - это подача образцов данных в модель, чтобы оптимизатор мог точно настроить эти параметры.

В итоге полученную модель можно применить к еще не маркированным изображениям. На выходе получим изображение, на котором будет выделен минеральный состав и пустотное пространство [10]. За счет полученных размеченных изображений, можно восстановить объемный кусок породы (рис. 3).

Рисунок 3 - а) Размеченный образец породы; б) Исходный образец породы

Для обучения и тестирования алгоритмы было использовано 570 изображений, разделенных в соотношении 80/20 на тренировочный и валидационный датасеты.

Полученная модель позволяет автоматически маркировать изображения керна, в соответствии с заданными цветовыми интервалами.

Список использованной литературы:

1. Глубокое обучение на Python / 2-е межд. издание. Серия «Библиотека программиста». Санкт-Петербург: Изд-во «Питер». 2023. 576 с.

2. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение / Серия «Бестселлеры O'Reilly». Санкт-Петербург: Изд-во «Питер». 2018. 576 с.

3. Логунова А.В. Прикладная линейная алгебра для исследователей данных / Москва: Изд-во «ДМК Пресс». 2023. 328 с.

4. Слинкин А.А. Компьютерное зрение. Теория и алгоритмы / Москва: Изд-во «ДМК Пресс». 2019. 506 с.

5. Слинкин А.А. Программирование компьютерного зрения на языке Python / Москва: Изд-во «ДМК Пресс». 2016. 312 с.

6. Слинкин А.А. Глубокое обучение с точки зрения практика / Москва: Изд-во «ДМК Пресс». 2018. 418 с.

7. Мухамедиев Р.И., Амиргалиев Е.Н. Введение в машинное обучение: учебник/Алматы: УМО РУМС. 2022. 288 с.

8. Катанов Ю.Е. Анализ и синтез информационных систем (обработка разнородных данных, геология): учебное пособие. Тюмень, 2020. 159 с.

9. Катанов Ю.Е., Аристов А.И., Ягафаров А.К., Новрузов О.Д. Цифровой керн: нейросетевое распознавание текстовой геолого-геофизической информации // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2023. № 3 (159). С. 35-54.

10. Аристов А.И., Зеленин А.В., Катанов Ю.Е. Нейросетевое распознавание текстурных особенностей графических керновых данных. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2024615647, 11.03.2024. Заявка № 2024614650 от 11.03.2024.

УДК 62

Курбанмырадов С.,

преподаватель,

Институт Телекоммуникаций и информатики Туркменистана.

Артыкова Дж., преподаватель,

Институт Телекоммуникаций и информатики Туркменистана.

Ашхабад, Туркменистан.

КОДИРОВАНИЕ ТЕКСТОВОЙ, ЗВУКОВОЙ И ГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

Аннотация

Кодирование текстовых данных, звуковой информации, графических данных является один из важнейших частью проектирования систем передачи и обработки информации, а также их компонентов, является задача синтеза, под которым понимают построение цепей с заданными свойствами.

Ключевые слова:

кодирование текстовых данных, кодирование звуковой информации, кодирование графических данных.

Если с каждым символом алфавита сопоставить определенное целое число (например, порядковый номер), то с помощью двоичного кода можно кодировать и текстовую информацию. Восьми двоичных разрядов достаточно для кодирования 256 различных символов. Для того чтобы весь мир одинаково кодировал текстовые данные, нужны единые таблицы кодирования.

Институт стандартизации США ввел в действие систему кодирования ASCII (American Standard Code for Information Interchange - стандартный код информационного обмена США). В системе ASCII закреплены две таблицы кодирования - базовая и расширенная. Базовая таблица закрепляет значения кодов от 0 до 127, а расширенная относится к символам с номерами от 128 до 255.

Первые 32 кода базовой таблицы, начиная с нулевого, отданы производителям аппаратных средств (в первую очередь производителям компьютеров и печатающих устройств). В этой области размещаются так называемые управляющие коды, которым не соответствуют никакие символы.

Начиная с кода 32 по код 127 размещены коды символов английского алфавита, знаков препинания, цифр, арифметических действий и некоторых вспомогательных символов.

Расширенная часть системы кодирования, определяющая значения кодов со 128 по 255, - это национальная система кодирования. Отсутствие единого стандарта в этой области привело к множественности одновременно действующих кодировок.

Разнообразие кодировок вызвано ограниченным набором кодов (256) при восьмиразрядном кодировании. Универсальная система кодирования UNICODE, основанная на 16-разрядном кодировании символов, позволяет обеспечить уникальные коды для 65 536 различных символов - этого поля достаточно для размещения в одной таблице символов большинства языков планеты. В системе кодирования UNICODE все текстовые документы автоматически становятся вдвое длиннее по сравнению с 8-разрядным кодированием.

В зависимости от способа формирования изображений компьютерную графику принято подразделять на растровую (графический объект представлен в виде комбинации точек, образующих растр и обладающих свойствами яркости и цвета), векторную (элементарным объектом является не точка,

а линия) и фрактальную (базовым элементом является математическая формула). Трехмерная (3D) графика сочетает в себе векторный и растровый способ формирования изображений.

Поскольку линейные координаты и индивидуальные свойства каждой точки (яркость) можно выразить с помощью целых чисел, то можно сказать, что растровое кодирование позволяет использовать двоичный код для представления графических данных. Кодирование черно-белых изображений осуществляется восьмиразрядным кодированием, что позволяет отобразить 256 градаций серого цвета.

Для кодирования цветных графических изображений применяется принцип декомпозиции произвольного цвета на основные составляющие. В качестве таких составляющих используют три основных цвета: красный (Red, R), зеленый (Green, G) и синий (Blue, B). Такая система кодирования называется системой RGB. Если для кодирования яркости каждой из основных составляющих использовать по 256 значений (8 двоичных разрядов), то на кодирование цвета одной точки надо затратить 24 разряда, что обеспечивает определение 16,5 млн различных цветов. Такой режим называется полноцветным (True Color).

Каждому из основных цветов можно поставить в соответствие дополнительный цвет, то есть цвет, дополняющий основной цвет до белого. Для любого из основных цветов дополнительным будет цвет, образованный суммой пары остальных основных цветов. Соответственно, дополнительными цветами являются: голубой (Cyan, C), пурпурный (Magenta, M) и желтый (Yellow, Y). Принцип декомпозиции произвольного цвета на составляющие компоненты можно применять не только для основных цветов, но и для дополнительных, то есть любой цвет можно представить в виде суммы голубой, пурпурной и желтой составляющих. Такой метод кодирования цвета с использованием четвертой краски - черной (Black, K) -принят в полиграфии. Данная система кодирования обозначается четырьмя буквами CMYK и для представления цветной графики в этой системе надо иметь 32 двоичных разряда. Такой режим тоже называется полноцветным (True Color).

В кодировании звуковой информации можно выделить два основных направления.

Метод FM (Frequency Modulation) основан на том, что теоретически любой сложный звук можно разложить на последовательность простейших гармонических сигналов разных частот, каждый из которых представляет собой правильную синусоиду, а следовательно, может быть описан числовыми параметрами, т.е. кодом. Разложение звуковых сигналов в гармонические ряды и представление в виде дискретных цифровых сигналов выполняют специальные устройства - аналого-цифровые преобразователи (АЦП). Обратное преобразование для воспроизведения звука, закодированного числовым кодом, выполняют цифроаналоговые преобразователи (ЦАП). При таких преобразованиях неизбежны потери информации, поэтому качество звукозаписи не вполне удовлетворительное. В то же время данный метод кодирования обеспечивает весьма компактный код.

Метод таблично-волнового (Wave-Table) синтеза лучше соответствует современному уровню развития техники. Проще говоря, где-то в заранее подготовленных таблицах хранятся образцы звуков (сэмплы) для множества различных музыкальных инструментов. Числовые коды выражают тип инструмента, номер его модели, высоту тона, продолжительность и интенсивность звука, динамику его изменения и другие показатели. Качество звука, полученного в результате синтеза, получается очень высокое.

Список использованной литературы:

1. Симоновича С.В. Информатика: базовый курс: учеб. пособие для вузов - 2-е изд. - СПб.: Питер, 2008.

2. Макаровой Н.В. Информатика: учеб. для вузов / - 3-е изд. - М.: Финансы и статистика, 2007.

УДК 004.056

Мамиева О.Г.

Преподаватель,

Институт Телекоммуникаций и информатики Туркменистана,

г. Ашхабад, Туркменистан Байджанова Г.Н.

Преподаватель,

Туркменский государственный университет имени Махтумкули,

г. Ашхабад, Туркменистан

ИННОВАЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ К ОБЕСПЕЧЕНИЮ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В ЭПОХУ ЦИФРОВИЗАЦИИ

Аннотация

Данная работа исследует инновационные подходы к обеспечению информационной безопасности в условиях цифровой трансформации. Она анализирует вызовы, с которыми сталкиваются организации в сфере безопасности данных, рассматривает современные тенденции в разработке и применении новых методов и технологий для защиты информации, а также предлагает перспективы для дальнейшего развития в этой области.

Ключевые слова

Информационная безопасность, цифровизация, инновации, методы защиты данных,

технологии безопасности.

Mamieva O.G.

Lecturer,

Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan,

Ashgabat, Turkmenistan Bayjanova G.N.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Lecturer,

Magtymguly Turkmen State University, Ashgabat, Turkmenistan

INNOVATIVE APPROACHES TO ENSURING INFORMATION SECURITY IN THE AGE OF DIGITIZATION

Annotation

This work explores innovative approaches to ensuring information security in the context of digital transformation. It analyzes the challenges facing organizations in the field of data security, examines current trends in the development and application of new methods and technologies for information security, and also offers prospects for further development in this area.

Keywords

Information security, digitalization, innovation, data protection methods, security technologies.

В эпоху цифровизации обеспечение информационной безопасности становится все более сложной и важной задачей для организаций во всех секторах. Поскольку предприятия и частные лица все больше полагаются на цифровые технологии для хранения, передачи и доступа к конфиденциальной информации, риск утечки данных, кибератак и других инцидентов безопасности растет в геометрической

прогрессии. Для устранения этих развивающихся угроз необходимы инновационные подходы к информационной безопасности, обеспечивающие защиту данных, защиту конфиденциальности и поддержание доверия к цифровым системам.

Одним из инновационных подходов к обеспечению информационной безопасности в эпоху цифровизации является внедрение передовых методов шифрования. Шифрование — это фундаментальная мера безопасности, которая преобразует конфиденциальные данные в зашифрованный текст, делая их нечитаемыми для неавторизованных лиц. Усовершенствованные алгоритмы шифрования, такие как Advanced Encryption Standard (AES) и Rivest-Shamir-Adleman (RSA), используют сложные математические функции для шифрования данных и обеспечивают надежную защиту от несанкционированного доступа и перехвата. Кроме того, новые технологии, такие как гомоморфное шифрование и квантовая криптография, открывают новые возможности для защиты данных при передаче и хранении, даже перед лицом все более сложных киберугроз.

Еще одним инновационным подходом к информационной безопасности является использование технологии блокчейн. Изначально разработанный в качестве базовой технологии, лежащей в основе криптовалют, таких как Биткойн, блокчейн стал мощным инструментом для защиты и проверки транзакций и данных децентрализованным и защищенным от несанкционированного доступа способом. Распределяя данные по сети узлов и используя криптографическое хеширование для связывания отдельных блоков данных вместе, блокчейн обеспечивает прозрачные, неизменяемые и проверяемые записи транзакций и взаимодействий. Это делает блокчейн особенно хорошо подходящим для таких приложений, как управление цепочками поставок, проверка личности и цифровое голосование, где обеспечение целостности и подлинности данных имеет первостепенное значение.

Кроме того, инновационные подходы к информационной безопасности включают использование методов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для обнаружения и устранения угроз безопасности в режиме реального времени. Решения безопасности на базе искусственного интеллекта могут анализировать огромные объемы данных, выявлять закономерности и аномалии и автоматически реагировать на инциденты безопасности быстрее и точнее, чем традиционные методы. Например, алгоритмы обнаружения аномалий могут выявлять необычное поведение или модели доступа, которые могут указывать на нарушение безопасности, а прогнозная аналитика может предвидеть и смягчать возникающие угрозы до их эскалации. Кроме того, решения безопасности на основе искусственного интеллекта могут со временем адаптироваться и учиться на новых угрозах, постоянно повышая свою эффективность и устойчивость к развивающимся кибератакам.

Более того, инновационные подходы к информационной безопасности включают использование биометрической аутентификации и многофакторной аутентификации (MFA) для улучшения управления идентификацией и доступом. Методы биометрической аутентификации, такие как распознавание отпечатков пальцев, распознавание лиц и сканирование радужной оболочки глаза, предлагают более безопасную и удобную альтернативу традиционным методам аутентификации на основе пароля. Используя уникальные биологические черты и характеристики, биометрическая аутентификация обеспечивает более высокий уровень безопасности и уверенности, снижая риск несанкционированного доступа и кражи личных данных. Аналогичным образом, решения MFA сочетают в себе несколько факторов аутентификации, таких как пароли, биометрические данные и одноразовые коды, для проверки личности пользователей и обеспечения безопасного доступа к цифровым системам и ресурсам.

Кроме того, инновационные подходы к информационной безопасности предполагают принятие целостного и упреждающего подхода к кибербезопасности, который объединяет людей, процессы и технологии. Это включает в себя внедрение надежных политик и процедур безопасности, проведение регулярных аудитов и оценок безопасности, а также предоставление постоянных программ обучения и повышения осведомленности для обучения сотрудников и заинтересованных сторон передовым методам

кибербезопасности. Развивая культуру осведомленности и подотчетности в области безопасности, организации могут дать сотрудникам возможность распознавать угрозы безопасности и эффективно реагировать на них, снижая риск утечки данных и кибератак.

Список использованной литературы:

1. Laudon, K. C., & Laudon, J. P. (2016). Management Information Systems: Managing the Digital Firm. Pearson.

2. Turban, E., Pollard, C., & Wood, G. (2018). Information Technology for Management: On-Demand Strategies for Performance, Growth, and Sustainability. Wiley.

3. O'Brien, J. A., & Marakas, G. M. (2018). Management Information Systems. McGraw-Hill Education.

УДК 004.771

Мередова Д.

Студент факультета цифровых технологий и кибербезопасности Институт инженерно-технических и транспортных коммуникаций Туркменистана

Ашхабад, Туркменистан Маммедов Т.

Студент факультета цифровых технологий и кибербезопасности Институт инженерно-технических и транспортных коммуникаций Туркменистана

Ашхабад, Туркменистан Тангрыбердиева С.

Студент факультета цифровых технологий и кибербезопасности Институт инженерно-технических и транспортных коммуникаций Туркменистана

Ашхабад, Туркменистан Мамметмурадов М.

Студент факультета коммунальной инфраструктуры и инженерных систем Институт инженерно-технических и транспортных коммуникаций Туркменистана

Ашхабад, Туркменистан

ВЛИЯНИЕ КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ НА БИЗНЕС Аннотация

Важность национальной инфраструктуры является жизненно важной основой экономического роста, развития и инноваций. Здоровье, благосостояние, доступ к образованию, общественная безопасность - все это зависит от функционирующей и надежной инфраструктуры. Внедрение новых и инновационных технологий способствует развитию инфраструктуры с использованием платформы информации, связи и технологий. Этот сдвиг ускорил эволюцию в сторону цифровизации, где взаимозависимое и взаимосвязанное киберпространство требует совместных и целостных стратегий для защиты критически важных и высокорискованных инфраструктурных активов от растущего числа разрушительных кибератак (1, с. 51-54). В этой статье описываются проблемы и необходимость защиты бизнеса, включая связанные с этим проблемы глобальных рисков.

Ключевые слова

Кибербезопасность, инновационные технологии, критические инфраструктуры, киберугрозы, бизнес.

Тот факт, что мы все живем в обществе, ориентированном на информацию и образование, благотворно влияет на рост предприятий в различных масштабах, включая местный, национальный и даже мировой уровень. Мы становимся все более зависимыми от огромного количества систем, что делает нас уязвимыми для кибератак, которые могут нанести значительный вред. Это один из недостатков, связанных с процессом создания общества знаний. Это происходит независимо от точки зрения, которую принимает человек при рассмотрении ситуации. По словам Грина, «кибератака - это электронная атака на системы нескольких различных компаний или организаций», и результатом такой атаки часто является кража доступных активов целевых компаний или организаций, которые хранятся в форма доступной цифровой информации. В современном мире предприятия, работающие в сферах энергетики, транспорта, банковского дела, финансов и инфраструктуры; медицинские услуги; и цифровая инфраструктура (интернет-магазины, облака и т.д.) являются типичными объектами кибератак (2, с. 1). Атаки, совершаемые в Интернете, становятся все более частыми. Прогнозируется, что будущие кибератаки будут сосредоточены в первую очередь на системах хранения резервных копий важных корпоративных организаций. Эти атаки могут осуществляться с целью подорвать цели организации и нанести ущерб в условиях конкуренции.

Рассмотрим риски и последствия киберугроз на бизнес (3, с. 34-38):

1) финансовые потери. Как частные лица, так и предприятия подвержены большим денежным потерям в результате кибератак. Киберпреступники могут украсть важную финансовую информацию, провести мошеннические транзакции или потребовать выкуп за расшифровку зашифрованного материала. Финансовые затраты, которые могут быть понесены при обнаружении и предотвращении кибератак, помимо возможных юридических обязательств и штрафов, могут быть значительными.

2) репутационный ущерб. Отдельные лица, корпорации и даже национальные правительства рискуют нанести ущерб своей репутации в результате кибератак. Потеря доверия со стороны клиентов, партнеров и широкой общественности может быть результатом утечки данных и утечки конфиденциальной информации. Разрушительные последствия репутационного ущерба бренду могут иметь долгосрочные последствия, включая потерю потребителей, партнеров и коммерческих возможностей.

3) утрата интеллектуальной собственности. Кража интеллектуальной собственности (ИС) может быть следствием киберугроз, а примеры интеллектуальной собственности (ИС) включают коммерческую тайну, частную информацию и данные, относящиеся к исследованиям и разработкам. Это может оказать существенное влияние на конкурентные преимущества и положение фирмы на рынке, что в конечном итоге может привести к финансовым потерям и потере доли рынка.

4) нарушение операционной деятельности. Атаки на компьютерные сети могут саботировать важнейшую коммерческую и государственную деятельность, что приведет к простоям, снижению производительности и задержкам в предоставлении услуг. Например, атаки с использованием программ-вымогателей могут зашифровать данные и сделать системы или сети недоступными, что может привести к сбоям в работе бизнеса и финансовым потерям.

5) правовые и нормативные последствия. В результате кибератак организации рискуют столкнуться с правовыми и нормативными последствиями. Существует множество юридических требований, включая законы о защите данных и конфиденциальности, отраслевые правила и договорные обязательства, которые могут потребовать от предприятий принятия определенных мер безопасности для защиты конфиденциальной информации.

6) риски национальной безопасности. Нарушение работы важных служб, компрометация конфиденциальной информации и влияние на возможности национальной обороны - все это потенциальные результаты кибератак, направленных на критически важную инфраструктуру, правительственные сети или военную деятельность. Это может иметь крайне негативные последствия для безопасности страны, а также ее суверенитета.

7) психологические и эмоциональные последствия. Люди также могут иметь психологические и эмоциональные последствия в результате воздействия киберопасностей. Люди, ставшие жертвами кибератак, например кражи личных данных или преследования в Интернете, могут испытывать различные неприятные эмоции, включая напряжение, беспокойство и панику.

В этой статье мы обсуждаем проблему, известную как киберпреступность, которая в настоящее время затрагивает большинство стран мира и будет продолжать влиять на нее в ближайшие годы. Чтобы снизить эти риски и защититься от кибератак, важно принять комплексные меры кибербезопасности, такие как частые обновления, надежные пароли, обучение персонала и другие передовые методы. Список использованной литературы:

1. Kala E. The Impact of Cyber Security on Business: How to Protect Your Business. Open Journal of Safety Science and Technology, 13, 2023, pp. 51-65.

2. Holm H., Sommested T., Ekstedt M., Nordstrom L. CySeMol: A Tool for Cyber Security Analysis of Enterprises. The 22nd International Conference and Exhibition on Electricity Distribution, 2013, paper № 1109, pp. 1-4.

3. World E. Business Leaders Warn of Cybercrime Threat to Internet Development. 2022, pp. 34-41.

УДК 519.86

Мовламова М.Г.

Старший преподаватель, Туркменский государственный институт экономики и управления,

г. Ашхабад, Туркменистан

Аннабаева Н.Р.

Преподаватель,

Туркменский государственный университет имени Махтумкули,

г. Ашхабад, Туркменистан

ВЛИЯНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА СОВРЕМЕННУЮ ЭКОНОМИКУ

Аннотация

Данная работа исследует влияние цифровых технологий на современную экономику, освещая ключевые тенденции, вызовы и возможности, которые они представляют. Анализируется роль цифровизации в различных секторах экономики, включая производство, финансы, торговлю и услуги.

Ключевые слова

Цифровые технологии, экономика, цифровизация, трансформация, технологические инновации.

Mowlamova M.G.

Senior Lecturer,

Turkmen State Institute of Economics and Management,

Ashgabat, Turkmenistan Annabayeva N.R. Lecturer,

Magtymguly Turkmen State University, Ashgabat, Turkmenistan

INFLUENCE OF COMPUTER TECHNOLOGY ON MODERN ECONOMY

Annotation

This paper explores the impact of digital technologies on the modern economy, highlighting key trends, challenges and opportunities they present. The role of digitalization in various sectors of the economy, including manufacturing, finance, trade and services, is analyzed.

Keywords

Digital technologies, economics, digitalization, transformation, technological innovation.

Влияние компьютерных технологий на современную экономику широко распространено и глубоко, оно пронизывает почти все аспекты экономической деятельности и формирует способы работы предприятий, взаимодействия людей, а также создания и распределения ценностей. С момента появления цифровой революции компьютерные технологии изменили мировую экономику, стимулируя инновации, повышение производительности и экономический рост в беспрецедентных масштабах.

Одним из наиболее значительных воздействий компьютерных технологий на современную экономику является их роль в обеспечении глобализации и взаимосвязанности. Широкое распространение компьютеров, Интернета и цифровых коммуникационных технологий облегчило беспрепятственный обмен товарами, услугами и информацией через географические границы, преодолевая традиционные барьеры в торговле и коммерции. Теперь компании могут связываться с клиентами и партнерами в любой точке мира с беспрецедентной легкостью и эффективностью, открывая новые рынки, возможности и источники дохода. Более того, цифровые платформы и торговые площадки, такие как Amazon, Alibaba и eBay, демократизировали доступ к глобальным рынкам, позволяя малому бизнесу и предпринимателям конкурировать на равных с транснациональными корпорациями.

Кроме того, компьютерные технологии произвели революцию в том, как предприятия работают и управляют своей деятельностью, обеспечивая повышение эффективности и экономию средств во всех секторах экономики. От автоматизации рутинных задач и процессов до оптимизации цепочек поставок и логистики — компьютерные технологии оптимизировали операции и повысили производительность практически во всех отраслях. Передовые программные приложения, такие как системы планирования ресурсов предприятия (ERP), программное обеспечение для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и платформы управления цепочками поставок (SCM), позволяют предприятиям интегрировать и синхронизировать свои операции, снижать неэффективность и принимать решения на основе данных для оставаться конкурентоспособными в современной быстро меняющейся деловой среде.

Более того, компьютерные технологии изменили характер труда и занятости в современной экономике, создав новые возможности и проблемы как для работников, так и для работодателей. Распространение компьютеров, смартфонов и других цифровых устройств сделало возможным удаленную работу и работу на дому, что позволяет сотрудникам работать из любого места, где есть подключение к Интернету. Это не только повысило гибкость и баланс между работой и личной жизнью сотрудников, но также позволило предприятиям получить доступ к глобальному пулу талантов и сократить расходы, связанные с офисными помещениями и накладными расходами. Кроме того, компьютерные технологии стали катализатором роста экономики свободного заработка и внештатной работы, предоставляя людям новые возможности для получения дохода и предпринимательства.

Более того, компьютерные технологии произвели революцию в способах производства, продажи и потребления продуктов и услуг в современной экономике. Появление платформ электронной коммерции, таких как Amazon, eBay и Shopify, изменило ландшафт розничной торговли, позволив предприятиям продавать товары и услуги онлайн напрямую потребителям. Инструменты цифрового маркетинга, такие

как поисковая оптимизация (SEO), реклама в социальных сетях и маркетинг по электронной почте, позволили компаниям более эффективно привлекать клиентов и взаимодействовать с ними, стимулируя рост продаж и доходов. Более того, компьютерные технологии позволили разработать инновационные продукты и услуги, такие как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и технология блокчейна, которые потенциально могут разрушить традиционные отрасли и создать новые возможности для роста и инноваций.

Кроме того, компьютерные технологии сыграли центральную роль в стимулировании инноваций и предпринимательства в современной экономике, снижая барьеры для входа и расширяя возможности отдельных лиц и стартапов, чтобы подрывать действующих игроков и внедрять инновации. Демократизация доступа к технологическим ресурсам, таким как инфраструктура облачных вычислений, программное обеспечение с открытым исходным кодом и онлайн-рынки, снизила стоимость экспериментов и ускорила темпы инноваций, способствуя развитию культуры быстрого прототипирования, итерации и итерации. Распространение стартап-инкубаторов, акселераторов и венчурного финансирования способствовало росту экосистем цифрового предпринимательства, предоставляя стартапам доступ к капиталу, наставничеству и сетевым возможностям для масштабирования своих предприятий и стимулирования экономического роста. Список использованной литературы:

1. Laudon, K. C., & Laudon, J. P. (2016). Management Information Systems: Managing the Digital Firm. Pearson.

2. Turban, E., Pollard, C., & Wood, G. (2018). Information Technology for Management: On-Demand Strategies for Performance, Growth, and Sustainability. Wiley.

3. O'Brien, J. A., & Marakas, G. M. (2018). Management Information Systems. McGraw-Hill Education.

УДК 164.01

Назарова С.Н.

Преподаватель,

Туркменский государственный университет имени Махтумкули,

г. Ашхабад, Туркменистан Гараджаева Дж.Я.

Преподаватель,

Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана,

г. Ашхабад, Туркменистан

ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Аннотация

В данной статье подробно рассматривается информационное обеспечение логистической деятельности. Описывается его ключевая роль в эффективном функционировании современных логистических систем и управлении цепями поставок. Информационное обеспечение логистики включает в себя сбор, обработку, анализ и передачу информации, необходимой для принятия решений в области управления материальными, финансовыми и информационными потоками.

Ключевые слова

Логистика, информация, управление, оптимизация, эффективность.

Nazarova S.N.

Lecturer, Magtymguly Turkmen State University, Ashgabat, Turkmenistan Garajaeva J.Ya.

Lecturer, Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan,

Ashgabat, Turkmenistan

INFORMATION SUPPORT FOR LOGISTICS ACTIVITIES Annotation

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

This article examines in detail the information support of logistics activities. Its key role in the effective functioning of modern logistics systems and supply chain management is described. Information support for logistics includes the collection, processing, analysis and transmission of information necessary for making decisions in the field of managing material, financial and information flows.

Keywords

Logistics, information, management, optimization, efficiency.

Эффективное перемещение товаров от места происхождения до места назначения является краеугольным камнем глобальной торговли. В современных сложных цепочках поставок логистическая деятельность выходит за рамки простой транспортировки. Они охватывают сложную сеть операций: от складирования и управления запасами до выполнения заказов и обслуживания клиентов. В основе этой сложной сети лежит надежная система информационной поддержки, действующая как центральная нервная система, которая организует, контролирует и оптимизирует логистические процессы.

Информационная поддержка в логистике выходит за рамки простого сбора данных. Он включает в себя стратегический сбор, интеграцию, анализ и распространение важной информации на всех этапах цепочки поставок. Этот поток данных в режиме реального времени дает специалистам по логистике информацию, необходимую для принятия обоснованных решений, повышения эффективности и удовлетворенности клиентов.

В основе информационной поддержки лежит надежная система управления логистикой (LMS). Эта интегрированная программная платформа служит центральным хранилищем логистических данных, включая уровни запасов, детали заказов, информацию об отслеживании поставок и функции управления складом. LMS обеспечивает бесперебойную связь между различными заинтересованными сторонами, участвующими в цепочке поставок, включая производителей, дистрибьюторов, розничных продавцов и поставщиков транспортных услуг.

Информационные технологии играют ключевую роль в укреплении информационной поддержки. Передовые технологии, такие как метки радиочастотной идентификации (RFID), позволяют отслеживать товары в режиме реального времени по всей цепочке поставок, улучшая видимость и снижая риск потери или повреждения. Кроме того, системы управления складом (WMS) оптимизируют распределение складских помещений, процессы комплектации и упаковки, а также контроль запасов, что приводит к повышению эффективности и снижению затрат.

Аналитика данных играет преобразующую роль в информационной поддержке. Используя сложные алгоритмы и методы машинного обучения, логистические компании могут извлекать ценную информацию из исторических данных. Это дает им возможность прогнозировать тенденции спроса, оптимизировать транспортные маршруты и выявлять потенциальные сбои до того, как они произойдут. Прогнозное обслуживание, обеспечиваемое анализом данных датчиков, может предотвратить сбои оборудования и обеспечить бесперебойную работу складов и транспортных сетей.

Преимущества надежной информационной поддержки логистической деятельности многочисленны. Это способствует повышению наглядности и прозрачности всей цепочки поставок, позволяя заинтересованным сторонам отслеживать товары в режиме реального времени и предвидеть потенциальные проблемы. Такая улучшенная прозрачность приводит к сокращению времени реагирования, улучшению обслуживания клиентов и уменьшению ошибок при выполнении заказов.

Кроме того, информационная поддержка способствует упреждающему планированию и оптимизации. Анализируя исторические данные и текущие тенденции, логистические компании могут предвидеть колебания спроса и оптимизировать уровень запасов. Такой упреждающий подход сводит к минимуму риск дефицита и затоваривания, что приводит к улучшению денежного потока и снижению затрат на хранение.

Поток информации в режиме реального времени также позволяет поставщикам логистических услуг адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам. Используя анализ данных и планирование сценариев, компании могут разрабатывать планы действий в чрезвычайных ситуациях, чтобы смягчить последствия сбоев, таких как ненастная погода или задержки транспорта. Такая гибкость обеспечивает бесперебойный поток товаров даже в условиях неожиданных проблем.

В заключение можно сказать, что информационная поддержка является основой современной логистической деятельности. Используя возможности данных и технологий, логистические компании могут добиться большей эффективности, оптимизировать операции и повысить удовлетворенность клиентов в сложной экосистеме цепочки поставок. Поскольку технологии продолжают развиваться, интеграция передовой аналитики, искусственного интеллекта и Интернета вещей (IoT) приведет к дальнейшей революции в информационной поддержке, продвигая логистику в новую эру интеллектуальных и взаимосвязанных операций. Список использованной литературы:

1. Бауэрсокс Д., Клосс Д. Логистика: Интегрированная цепь поставок. - М.: Олимп-бизнес, 2020.

2. Бочкарёв А.А. Эффективное управление цепочками поставок. - М.: Альфа-пресс, 2018.

3. Гаджинский A.M. Логистика. - М., Дашков и Ко, 2017.

4. Дыбская B.B., Зайцев Е.И., Сергеев В.И., Стерлигова A.H. Логистика: интеграция и оптимизация бизнес-процессов. - М: Юрайт, 2019.

5. Иванов Д. А. Управление цепями поставок. - СПб., Изд-во Политехнического ун-та, 2014.

6. Кристофер М. Логистика и управление цепочками поставок: Пер. с англ. - СПб.: Питер, 2015.

УДК 62

Нурмедов В.С., заведующий кафедрой, преподаватель Пограничного института Туркменистана Дурдыев Р.А., преподаватель Туркменский государственный университет имени Махтумкули

Аманмырадов Дж. А., студент Туркменский государственный архитектурно-строительный институт

КИБЕРБЕЗОПАСНОСТЬ: ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ, ВЫЗОВЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ

Ключевые слова:

кибербезопасность, индустриальная революция, разработка современных технологий.

Введение

Кибербезопасность — это набор процессов, рекомендаций и технологий, которые помогают предотвратить несанкционированный доступ к критически важным системам. Эффективная программа обеспечения кибербезопасности снижает риск нарушения работы компании в результате атаки.

Кибербезопасность становится все более актуальной проблемой в современном информационном обществе. С развитием технологий и расширением интернета угрозы в сфере кибербезопасности становятся все более разнообразными и сложными. В данной статье мы рассмотрим основные аспекты кибербезопасности, ее вызовы и перспективы развития.

Создание компьютерной сети и появление Интернета в конце XX — начале XXI в. стало фактором формирования общества нового типа — информационного общества, в котором главным условием благополучия человека и государства становится знание, полученное благодаря беспрепятственному доступу к информации и умению работать с ней.

Сегодня же всё чаще можно столкнуться с таким понятием, как «четвертая индустриальная революция» — переход на полностью автоматизированное цифровое, киберфизическое производство товаров и услуг. Переход к цифровым технологиям не ограничивается экономическими категориями — он оказывает прямое воздействие на всё общество: улучшает качество жизни, повышает эффективность промышленных предприятий и сельского хозяйства, облегчает малому и среднему бизнесу общение с клиентами и доступ к информации, в том числе к СМИ, и позволяет полностью изменить модель отношений между гражданином и правительством и даже развивать новые формы демократии, такие как электронное голосование. Сегодня мы всё чаще слышим о необходимости обеспечения безопасности критической информационной инфраструктуры (здравоохранение, транспорт, связь, энергетика и др.), атаки на которую могу парализовать жизнь всего общества. Например, в апреле 8 сайтов польских аэропортов были парализованы в результате серии DDoS-атак, в сентябре серия кибератак на японскую КИИ на время вывело из строя сайт и приложение правительства страны, налоговый портал Японии, местную платежную систему и популярную социальную сеть. Подобные события имеют непосредственное влияние на общественную жизнь, поэтому обеспечение безопасности киберпространства является неотъемлемой частью благополучия социальной сферы государства.

Анализ состояния кибербезопасности

Современные технологии приводят к увеличению объема информации, хранимой и передаваемой по сети, что делает ее более уязвимой к кибератакам. Взломы, вирусы, фишинг и другие виды кибератак становятся все более распространенными и угрожают как частным лицам, так и организациям.

Вызовы кибербезопасности

Одним из главных вызовов в области кибербезопасности является нехватка квалифицированных специалистов. Существует дефицит кадров, обладающих необходимыми знаниями и навыками в области кибербезопасности, что затрудняет борьбу с киберугрозами.

Перспективы развития

Для решения проблемы кибербезопасности необходимо принятие комплексных мер, включающих в себя обучение специалистов, разработку современных технологий защиты информации и улучшение законодательства в области кибербезопасности.

Заключение

Кибербезопасность остается одним из наиболее актуальных и сложных вызовов современного информационного общества. Для эффективной защиты информации необходимо внимательное изучение угроз, постоянное обновление технических средств защиты и подготовка квалифицированных специалистов в области кибербезопасности. Только таким образом можно обеспечить надежную защиту информации и предотвратить серьезные последствия кибератак для частных лиц и организаций.

Список использованной литературы:

1. Clarke, R. (2010). Cyber War: The Next Threat to National Security and What to Do About It. HarperCollins.

2. Schneier, B. (2015). Data and Goliath: The Hidden Battles to Collect Your Data and Control Your World. W. W. Norton & Company.

3. Goodman, M.S. (2019). Future Crimes: Inside the Digital Underground and the Battle for Our Connected World. Anchor.

4. Check Point Research. (2021). Global Threat Index: February 2021. Retrieved from [link].

5. Kaspersky Lab. (2020). The State of Stolen Data Markets, 2020. Retrieved from [link].

УДК 519.86

Овезова Б.Р.

Старший преподаватель, Туркменский государственный институт экономики и управления,

г. Ашхабад, Туркменистан Кыясова Г.Ч. Преподаватель,

Туркменский государственный университет имени Махтумкули,

г. Ашхабад, Туркменистан

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ И ПОНЯТИЕ ПРОИЗВОДНОЙ В ЭКОНОМЕТРИКЕ

Аннотация

Данная работа рассматривает роль и значение производной в эконометрике, а также ее применение для анализа экономических данных и моделирования экономических явлений. В работе освещаются основные концепции и методы использования производной в контексте эконометрических моделей и их интерпретации в экономических исследованиях.

Ключевые слова

Эконометрика, производная, анализ данных, моделирование, экономические явления.

Owezova B.R.

Senior Lecturer, Turkmen State Institute of Economics and Management,

Ashgabat, Turkmenistan Kyyasova G.Ch.

Lecturer, Magtymguly Turkmen State University, Ashgabat, Turkmenistan

USING AND CONCEPT OF DERIVATIVE IN ECONOMETRICS Annotation

This work examines the role and significance of the derivative in econometrics, as well as its application to the analysis of economic data and modeling of economic phenomena. The paper highlights the basic concepts and methods of using derivatives in the context of econometric models and their interpretation in economic research.

Keywords

Econometrics, derivatives, data analysis, modeling, economic phenomena.

Использование и концепция деривативов в эконометрике представляют собой фундаментальный аспект анализа экономических отношений, оценки параметров и прогнозирования на основе эмпирических данных. Производные финансовые инструменты, основанные на принципах исчисления, предоставляют мощные инструменты для понимания поведения экономических переменных с течением времени и отслеживания динамики экономических систем. В эконометрике производные используются различными способами для моделирования и анализа экономических явлений: от измерения чувствительности экономических переменных к изменениям других переменных до оценки скорости изменения экономических процессов и оптимизации стратегий принятия решений.

По своей сути концепция деривативов в эконометрике вращается вокруг понятия изменения. Производные количественно определяют, как одна экономическая переменная изменяется в ответ на изменения другой переменной, обеспечивая понимание основных взаимосвязей и динамики экономических систем. Например, концепция частной производной обычно используется в эконометрике для измерения предельного влияния одной независимой переменной на зависимую переменную при сохранении постоянных других переменных. Это позволяет экономистам оценивать влияние конкретных факторов на экономические результаты и изолировать влияние отдельных переменных в многомерных моделях.

Более того, деривативы играют решающую роль в оценке параметров и подгонке эконометрических моделей к эмпирическим данным. Такие методы, как оценка максимального правдоподобия (MLE) и обобщенный метод моментов (GMM), основаны на производных для оптимизации функции правдоподобия или моментных условий и получения последовательных и эффективных оценок параметров модели. Используя деривативы, экономисты могут получить надежные оценки параметров модели, которые отражают основные взаимосвязи между экономическими переменными и точно прогнозируют будущие результаты.

Кроме того, деривативы необходимы для анализа динамических экономических процессов и данных временных рядов. В анализе временных рядов концепция производной используется для измерения скорости изменения экономических переменных с течением времени, выявления тенденций, циклов и сезонных закономерностей в экономических данных. Такие методы, как модели дифференцирования и авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA), используют деривативы для моделирования и прогнозирования данных временных рядов, что позволяет экономистам прогнозировать будущие значения на основе прошлых наблюдений и выявлять потенциальные поворотные моменты или аномалии в экономических тенденциях.

Помимо моделирования и оценки, деривативы используются в эконометрике для целей оптимизации и принятия решений. Экономические агенты часто сталкиваются с проблемами принятия решений, которые включают максимизацию полезности, минимизацию затрат или оптимизацию производственных процессов с учетом ограничений. Производные играют центральную роль в решении этих задач оптимизации, количественно оценивая чувствительность целевых функций к изменениям переменных решения и направляя поиск оптимальных решений. Такие методы, как градиентный спуск и метод Ньютона, используют производные для итеративного обновления переменных решения и эффективной сходимости к оптимальным решениям.

Более того, деривативы используются в эконометрике для оценки риска и управления неопределенностью при принятии экономических решений. Измерения риска, такие как стоимость под риском (VaR) и условная стоимость под риском (CVaR), используют производные инструменты для оценки потенциальных потерь или риска снижения, связанного с различными инвестиционными портфелями или

экономическими сценариями. Количественно оценивая чувствительность доходности портфеля к изменениям рыночных условий, деривативы позволяют инвесторам и политикам выявлять и смягчать потенциальные риски, страховаться от неблагоприятных последствий и принимать обоснованные решения для защиты от финансовых потерь. Список использованной литературы:

1. Wooldridge, J. M. (2015). Introductory Econometrics: A Modern Approach. Cengage Learning.

2. Greene, W. H. (2012). Econometric Analysis. Pearson.

3. Stock, J. H., & Watson, M. W. (2019). Introduction to Econometrics. Pearson.

4. Davidson, R., & MacKinnon, J. G. (2004). Econometric Theory and Methods. Oxford University Press.

5. Hill, R. C., Griffiths, W. E., & Lim, G. C. (2018). Principles of Econometrics. Wiley.

УДК 620.9

Овезова Г.С.

Старший преподаватель, Туркменский государственный институт экономики и управления,

г. Ашхабад, Туркменистан Оразова О.Б. Преподаватель,

Туркменский государственный университет имени Махтумкули,

г. Ашхабад, Туркменистан

ВЛИЯНИЕ РАЗВИТИЯ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ НА ПРОДВИЖЕНИЕ И ИННОВАЦИИ В ОБЛАСТИ АЛЬТЕРНАТИВНОЙ ЭНЕРГЕТИКИ

Аннотация

Данное исследование оценивает влияние быстрого развития цифровой экономики на продвижение и инновации в сфере альтернативной энергетики. Анализируются тенденции цифровых технологий, их применение в различных аспектах энергетики, а также выявляются вызовы и перспективы этого развития.

Ключевые слова

Цифровая экономика, альтернативная энергетика, инновации, технологии, энергосистемы.

Ovezova G.S.

Senior Lecturer, Turkmen State Institute of Economics and Management,

Ashgabat, Turkmenistan Orazova O.B.

Lecturer, Magtymguly Turkmen State University, Ashgabat, Turkmenistan

INFLUENCE OF DIGITAL ECONOMY DEVELOPMENT ON PROMOTION AND INNOVATION

IN THE FIELD OF ALTERNATIVE ENERGY

Annotation

This study assesses the impact of the rapid development of the digital economy on promotion and

innovation in the alternative energy sector. Trends in digital technologies, their application in various aspects of energy are analyzed, and challenges and prospects for this development are identified.

Keywords

Digital economy, alternative energy, innovation, technology, energy systems.

Быстрое развитие цифровых технологий и растущее внедрение возобновляемых источников энергии меняют глобальный энергетический ландшафт. Цифровая экономика, характеризующаяся распространением цифровых технологий, таких как искусственный интеллект, Интернет вещей (IoT), блокчейн и анализ данных, способствует трансформационным изменениям в различных секторах, включая энергетику. Параллельно растущая необходимость смягчения последствий изменения климата и снижения зависимости от ископаемого топлива стимулировала интерес и инвестиции в альтернативные источники энергии, такие как солнечная, ветровая, гидроэлектрическая и геотермальная энергия. Конвергенция цифровой экономики и альтернативной энергетики открывает беспрецедентные возможности для инноваций, эффективности и устойчивости в энергетическом секторе. В этой статье исследуется влияние цифровой экономики на продвижение и инновации в области альтернативной энергетики, исследуется, как цифровые технологии меняют производство, распределение и потребление энергии.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Интеграция возобновляемых источников энергии.

Одним из ключевых воздействий цифровой экономики на альтернативную энергетику является содействие интеграции возобновляемых источников энергии в существующую энергетическую инфраструктуру. Цифровые технологии позволяют осуществлять мониторинг, контроль и оптимизацию систем возобновляемой энергетики, повышая их надежность, эффективность и производительность. Например, датчики и интеллектуальные счетчики с поддержкой Интернета вещей позволяют в режиме реального времени контролировать солнечные панели, ветряные турбины и другие объекты возобновляемой энергетики, обеспечивая профилактическое обслуживание и обнаружение неисправностей. Передовые алгоритмы управления и прогнозная аналитика оптимизируют работу систем возобновляемой энергетики, максимизируя выработку энергии и сводя к минимуму время простоя. Более того, технология блокчейна облегчает одноранговую торговлю энергией и децентрализованные энергетические сети, позволяя потребителям покупать, продавать и делиться возобновляемой энергией напрямую друг с другом, минуя традиционные энергетические компании.

Повышенная энергоэффективность.

Цифровая экономика также играет решающую роль в повышении энергоэффективности в различных секторах за счет внедрения интеллектуальных систем управления энергопотреблением и устройств с поддержкой Интернета вещей. «Умные» сети используют цифровые технологии для мониторинга и оптимизации энергетических потоков, балансирования спроса и предложения, а также интеграции возобновляемых источников энергии в энергосистему. Программы реагирования на спрос используют устройства Интернета вещей и анализ данных для корректировки моделей энергопотребления в режиме реального времени, снижения пиковых нагрузок и повышения стабильности сети. В зданиях и промышленных объектах интеллектуальные счетчики, датчики и исполнительные механизмы позволяют автоматически управлять системами освещения, отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха, оптимизируя использование энергии и сокращая отходы. Платформы анализа данных анализируют модели энергопотребления и выявляют возможности повышения энергоэффективности, что позволяет принимать обоснованные решения и распределять ресурсы.

Оптимизация систем энергоменеджмента.

Цифровые технологии также стимулируют инновации в системах управления энергопотреблением, позволяя коммунальным предприятиям, предприятиям и потребителям оптимизировать использование

энергии и снижать затраты. Передовые платформы управления энергопотреблением объединяют данные из различных источников, включая системы возобновляемых источников энергии, интеллектуальные счетчики, прогнозы погоды и рыночные цены, для оптимизации производства, потребления и хранения энергии. Алгоритмы машинного обучения и прогнозная аналитика прогнозируют колебания спроса и предложения энергии, позволяя принимать упреждающие решения и управлять рисками. Распределенные энергетические ресурсы, такие как солнечные панели на крыше, системы хранения аккумуляторов и электромобили, интегрированы в системы управления энергопотреблением, что обеспечивает гибкость и устойчивость перед лицом меняющихся рыночных условий и ограничений сети. Более того, цифровые платформы позволяют осуществлять мониторинг и контроль энергетических активов в режиме реального времени, позволяя операторам быстро реагировать на изменяющиеся условия и оптимизировать производительность системы. Сотрудничество и обмен знаниями.

Цифровая экономика способствует сотрудничеству и обмену знаниями в секторе возобновляемых источников энергии, позволяя заинтересованным сторонам использовать коллективный опыт, ресурсы и идеи. Онлайн-платформы, форумы и сообщества способствуют налаживанию связей и сотрудничеству между исследователями, инженерами, политиками и заинтересованными сторонами отрасли, позволяя обмениваться передовым опытом, извлеченными уроками и инновационными решениями. Список использованной литературы:

1. Brown, E., Sovacool, B.K. (2011). Climate Change and Global Energy Security: Technology and Policy Options. MIT Press.

2. Sioshansi, F.P. (2012). Smart Grid: Integrating Renewable, Distributed & Efficient Energy. Academic Press.

3. Sorrell, S., Skea, J., Turner, K. (Eds.) (2012). Resource Efficiency, Complexity, and the Commons: The Paracommons and Paradoxes of Natural Resource Economics. Earthscan.

УДК 62

Оразгулыев Д., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева Абдуллаева А., студентка Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева Акыева М., студентка Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева Аннагулыев Р., студент Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева

ОСНОВНЫЕ СВЕДЕНИЯ О МАГИСТРАЛЬНЫХ ТРУБОПРОВОДАХ

Трубопроводы могут выполнять функции транспортировки как газообразных, так жидких и даже твердых сред различной консистенции.

Магистральные трубопроводы - характеризуются большой протяженностью, высокой пропускной

способностью и соединяют поставщика нефтегазо-продуктов с потребителем. В связи с большой протяженностью перекачка ведется не одной, а несколькими станциями, расположенными по трассе. Режим работы магистральных трубопроводов - непрерывный (кратковременные остановки носят случайный характер или связаны с ремонтно-восстановительными работами).

В общем случае магистральный трубопровод может быть определен как инженерно-техническое сооружение, эксплуатирующее сложное и дорогостоящее оборудование и предназначенное для непрерывного регулируемого транспорта на значительные расстояния больших количеств газа, нефти, нефтепродуктов и пр.

Выбор трассы трубопроводов должен производиться по критериям оптимальности, при этом в качестве таких критериев принимают затраты на сооружение, техобслуживание и ремонт трубопровода при эксплуатации, учитывая и затраты по обеспечению охраны окружающей среды. Кроме того, учитывается металлоемкость, безопасность, заданная время строительства и наличие дорог.

Прокладка магистральных трубопроводов не допускается в населенных пунктах, сельскохозяйственных и промышленных предприятиях, на аэродромах и железнодорожных станциях, а также в пределах морских и речных портов и пристаней. Также не разрешается прокладка трубопроводов в тоннелях железных и автомобильных дорог, в тоннелях совместно с электрическими кабелями и кабелями связи и трубопроводами иного назначения. Также запрещена прокладка трубопроводов по мостам железных и автомобильных дорог. Помимо этого, не допускается прокладка трубопроводов в одной траншее с электрическими кабелями, кабелями связи и другими трубопроводами - исключение составляют кабели технологической связи данного трубопровода на подводных переходах и на переходах через железные и автомобильные дороги. Ещё одним исключением является прокладка газопроводов диаметром до 1000 мм и нефтепроводов (нефтепродуктопроводов) диаметром до 500 мм по несгораемым мостам автомобильных дорог отдельных категорий. При прокладке трубопроводов по таким мостам, где проложены ещё и кабели связи, требуется согласование с Министерствам связи страны.

Магистральные трубопроводы предназначены для транспортировки:

- нефти, нефтепродуктов, природного и попутного, естественного и искусственного углеводородных газов из районов их добычи (от головных перекачивающих насосных и компрессорных станций), производства или хранения до мест потребления (нефтебаз, перевалочных баз, пунктов налива, нефтеперерабатывающих заводов или нефтехимических комплексов, газораспределительных станций городов и населенных пунктов, отдельных промышленных и сельскохозяйственных предприятий и портов);

- искусственного углеводородного газа от мест его производства (заводов по производству искусственного углеводородного газа) до мест его потребления (газораспределительных станций городов и населенных пунктов);

- сжиженных углеводородных газов (пропана, бутана и их смесей), а также нестабильного бензина и нестабильного конденсата и других сжиженных углеводородов с упругостью насыщенных паров не выше 1,6 МПа при температуре +45 °С из районов их добычи или производства (заводов по сжижению природных и искусственных углеводородных газов) до мест потребления (нефтебаз, перевалочных баз, пунктов налива, промышленных и сельскохозяйственных предприятий, портов, газораздаточных станций, кустовых баз);

- товарной продукции в пределах головных и промежуточных газокомпрессорных, нефте- и нефте-продуктоперекачивающих насосных, станций, замерных пунктов.

Список использованной литературы:

1. Tйrkmenistanyn Nebitgaz ^р!итупу 6sdйrmegm 2019 - 2025-пр ууИаг йдп Maksatnamasy. - A§gabat, 2019, 144-151 s.

2. Газета "Нейтральный Туркменистан", 15.09.2017 г.

УДК 004

Орехов Д.А.

студент 4 курса, гр. ИСТНб-20-1 Тюменский индустриальный университет

г. Тюмень, РФ

ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА ТЕКСТОВОЙ ГЕОЛОГО-ГЕОФИЗИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

Аннотация

В статье рассматривается возможность использования нейронных сетей для классификации текстовой геолого-геофизической информации, с целью упрощения работы с большими объемами данных и повышения эффективности исследований. В качестве геолого-геофизической информации взята идентификация литотипов горных пород на основе текстового описания физического кернового материала. Результаты исследования могут быть полезны для решения задач в области геологии и геофизики, а также для развития технологий обработки текстовой информации в целом.

Цель исследования: создание модели нейронной сети, которая позволит автоматизировать процесс классификации первичной геолого-геофизической информации.

Метод исследования. Для построения нейросетевой модели анализа текстовой геолого-геофизической информации использовался язык программирования Python вместе со сверточными нейронными сетями для классификации текста (TextCNN), сетями двунаправленной долговременной-краткосрочной памяти (BiLSTM) и сетями представлений двунаправленного кодера (BERT).

Результаты. Наилучший результат достигнут с точностью на валидационном сете (Validation Accuracy) ~0.830173 (25 эпоха), с потерями на валидационном сете (Validation Loss) ~0.244719, с потерями во время обучения (Training Loss) ~0.000984 и вероятностью распознавания исследуемых литотипов более 95 %.

Ключевые слова:

Распознавание символов, кластеризация текста, контекстная информация, интерпретация, нейросеть, геология, керн, BERT, TextCNN, BiLSTM, Python

CLASSIFICATION OF TEXTUAL GEOLOGICAL AND GEOPHYSICAL INFORMATION BASED ON NEURAL NETWORKS

Annotation

The article considers the possibility of using neural networks to classify textual geological and geophysical information in order to simplify work with large amounts of data and increase the effectiveness of research. The identification of lithotypes of rocks based on a textual description of the physical core material is taken as geological and geophysical information. The results of the study can be useful for solving problems in the field of geology and geophysics, as well as for the development of technologies for processing text information in general.

The purpose of the study: to create a neural network model that will automate the classification process of primary geological and geophysical information.

The research method: To build a neural network model for analyzing textual geological and geophysical information, the Python programming language was used together with convolutional neural networks for text classification (TextCNN), bidirectional long-term-short-term memory networks (BiLSTM) and bidirectional encoder representation networks (BERT).

Results. The best result was achieved with accuracy on the validation set (Validation Accuracy) ~0.830173

(25th epoch), with losses on the validation set (Validation Loss) ~0.244719, with losses during training (Training Loss) ~0.000984 and a probability of recognition of the studied rock lithotypes of more than 95 %.

Keywords:

Character recognition, text clustering, contextual information, interpretation, neural network, geology, core, BERT, TextCNN, BiLSTM, Python

В современном мире информация стала одним из самых ценных ресурсов, и технологии, которые позволяют эффективно и точно работать с большими объемами данных, становятся все более важными. Они помогают анализировать данные, выявлять закономерности и принимать обоснованные решения в различных областях, таких как бизнес, наука, государственное управление, а также в геологии и геофизике [1].

Первичная геолого-геофизическая информация, полученная в результате бурения скважин, может быть представлена в различной форме, включая буквенные символы, графические описания, звуковые и видеофайлы.

Одной из основных задач геологии является определение типов горных пород. Для этого используются различные методы, включая изучение образцов пород, анализ их структуры и состава, а также применение современных информационных технологий для обработки данных и интерпретации результатов.

Процесс классификации по первичной геолого-геофизической информации может быть улучшен и ускорен с помощью нейронных сетей, по сколько является новым и перспективным подходом к анализу данных. Он позволяет использовать не только числовые, но и текстовые данные для принятия решений, что может привести к повышению точности и эффективности классификации. Однако, данный подход требует разработки новых методов и алгоритмов, а также сбора и подготовки соответствующих данных для обучения нейронных сетей.

Ввиду данной потребности и всех преимуществ было разработано приложение, которое классифицирует, с помощью нейронных сетей, первичный текст, содержащий геолого-геофизическую информацию. Приложение позволяет значительно сократить время обработки первичных данных и повысить точность классификации информации о геологических структурах и физических свойствах исследуемых объектов [2].

PyCharm была выбрана в качестве IDE, так как она предоставляет широкий спектр возможностей для разработки и отладки нейросетей. Одной из главных причин выбора именно этой среды является ее тесная интеграция с Python. Это упрощает разработку и отладку кода, а также позволяет использовать различные библиотеки и инструменты, доступные в Python. Веб-разработка также является важной частью процесса создания модуля нейросетевого распознавания, и PyCharm предлагает инструменты для работы с HTML, CSS и JavaScript. В целом, выбор PyCharm в качестве IDE для создания модуля нейросетевого распознавания был обоснован его удобством, функциональностью и поддержкой языка программирования Python [3-5].

Для нейросетевого анализа первичной геолого-геофизической информации был выбран язык программирования Python, так как он обладает рядом преимуществ, таких как простота, гибкость, большое количество доступных библиотек и инструментов для работы с данными и искусственным интеллектом. С помощью языка программирования Python была создана универсальная платформа для исследования таких нейросетевых методов, как: сверточная нейронная сеть для классификации текстов (TextCNN), двунаправленная сеть долгой краткосрочной памяти (BiLSTM), а также двунаправленная кодирующая представления сеть (BERT). Эта платформа позволила провести глубокий анализ и сравнение эффективности каждого из подходов, что в свою очередь помогло определить наилучшие методы для решения задач в области обработки естественного языка. Применение данных нейросетевых моделей на

практике позволяет значительно повысить точность и качество работы систем обработки текста.

Для того чтобы создать интерактивное веб-приложение для кластеризации данных использовалась библиотека Streamlit.

В качестве фреймворка для искусственного интеллекта была выбрана технология Transformers, которая хорошо подходит для обработки последовательностей данных. Библиотека представляет собой современное машинное обучение для PyTorch, TensorFlow и JAX, а также поддерживает бесшовную интеграцию между ними. Transformers предоставляет API для легкой загрузки и обучения современных предварительно обученных моделей, что позволяет снизить затраты на вычисления и ускорить процесс обучения модели. Архитектура Transformers разбита на отдельные модули на Python, что делает возможным легкую настройку и исследование различных вариантов. Это очень удобно для проведения большого количества экспериментов с различными архитектурами на одном и том же языке программирования. Более того, поскольку каждая вариант архитектуры определяется отдельным модулем, отладка становится проще - можно легко переключаться между различными вариантами без воздействия на остальной код [6-9].

При проектировании модуля распознавания для работы с первичной текстовой геолого-геофизической информацией использовался подход нисходящего проектирования, который предполагает разделение задачи на более мелкие подзадачи и последовательное их решение. Этот подход позволил создать модульную и масштабируемую архитектуру, которая может быть адаптирована для различных задач и условий работы [10, 11].

Работа с входными и выходными данными осуществлена внутри приложения. Вывод данных может быть выполнен в визуальном формате или в виде отдельных документов с расширениями .txt или .csv. Входные данные можно вводить как вручную в специальное поле, так и с помощью средств загрузки файлов с расширением .txt.

Создание нейросетей происходило в соответствии с заранее подготовленным планом действий:

1. Импортированы библиотеки Pandas, NumPy, Torch, Tqdm, Transformers.

2. Из библиотек импортировать зависимости BertTokenizer и BertForSequenceClassification.

3. Импортирование входных данных для обучения и тестирования нейросетевой модели было выполнено с помощью библиотеки Pandas в формате CSV. В качестве разделителя для входных данных использовался символ «точка с запятой».

4. Извлечение уникальных кластеров из всех меток данных - каждому описанию горной породы присвоена метка «кластер».

5. Обучение и тестирование модели первоначальной классификации геолого-геофизической информации производится с применением вычислительных ядер NVIDIA CUDA в графическом процессоре.

6. Создание словаря кластеров в виде связи «идентификатор кластер».

7. Установление индивидуальной метки кластера для каждого описания на основе словаря меток.

8. Импортирование из библиотеки Sklearn средства разделения входных данных на обучающую и тестовую выборки.

9. Кодирование входных данных токенизатором BERT, преобразование их в соответствующее числовое представление.

10. Импортирование предварительно обученной модели RuBERT для последующего обучения с целью классификации исходной текстовой геолого-геофизической информации.

11. При подаче на вход обучающей и тестовой выборок используются специальные загрузчики данных.

12. Сконструированние оптимизатора.

13. В качестве показателей эффективности используются «F1- мера» и точность на каждый кластер.

14. Задаются seed-значения перед процедурой обучения нейросети для подготовки случайных

весов.

15. Процесс обучения сети итеративный. Для каждой эпохи на вход сети подаются входные примеры, маски внимания.

16. Для оценки модели на определенной эпохе была определена функция «evaluate».

17. Производится оценка и выводится точность прогноза на каждый кластер.

18. Для визуальной оценки модели классификации выполняется построение графика Confusion Matrix.

В процессе подготовки исходных данных и их загрузки в алгоритм классификации нейросетями, были выявлены следующие ключевые особенности, которые необходимо учитывать для достижения наилучших результатов прогноза:

- Большой объем описания каждого примера;

- Отсутствие цифр в описании каждого примера;

- Отсутствие знаков препинания, диакритических знаков и прочих символов.

В качестве исходных данных для обучения и отладки алгоритма описания текстовой геолого-геофизической информации использовался список описаний, разбитый на категории. Каждому описанию присвоен один из девяти условных кластеров: «Полимиктовый песчаник», «Мономиктовый песчаник», «Олигомиктовый песчаник», «Глинистая порода», «Песчано-глинистая порода», «Глинисто-иловая порода», «Глинисто-карбонатная порода», «Известняк», «Илистая порода».

Обучение каждого алгоритма проводилось в 25 этапов. Объем обучающей выборки составил 75 %, а тестовой - 25 %. Эффективность алгоритмов определялась по тестовой выборке.

По результатам тестирования трех нейросетей (TextCNN, BiLSTM, BERT) было выявлено:

- Для сети BERT наблюдается самая хорошая тенденция к обучению для алгоритма была, так как начиная с 10 эпохи, она стремительно уменьшаются к нулю.

- Сети TextCNN и BiLSTM чрезмерно подгоняются нейросетью, поскольку доля потерь возрастает.

Данные о точности прогнозирования для различных классов геолого-геофизических наборов

данных представлены в таблице. Показатель относительной точности прогнозирования для каждого класса рассчитывается как отношение количества верно предсказанных случаев к их общему количеству в тестовой выборке (см. табл. 1).

Таблица 1

Результаты нейросетевой классификации кластеров горных пород

Кластер Относительная точность прогноза

Полимиктовый песчаник 4/4

Мономиктовый песчаник 1/2

Олигомиктовый песчаник 1/2

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Глинистая порода 1/2

Песчано-глинистая порода ряда 4/4

Глинисто-иловая порода 2/3

Глинисто-карбонатная порода 3/3

Известняк 6/7

Илистая порода 3/3

Самый высокий результат был достигнут при использовании алгоритма BERT для распознавания текстовых данных с точностью валидации (Validation Accuracy) примерно 0,830173 (25-я эпоха), с потерей при валидации (Validation Loss) примерно 0,244719 и с потерей во время обучения (Training Loss) примерно 0,000984.

После проведения исследования были получены следующие результаты:

- Определены основные принципы подготовки входных данных для использования разработанного модуля.

- Определен стек технологий для разработки модуля распознавания текстовой геолого-геофизической информации;

- Создан нейросетевой классификатор для обработки первичной текстовой геолого-геофизической информации в условиях информационной и логической неопределенности;

- Полученная модель была успешно протестирована на новых наборах данных, продемонстрировав высокую точность идентификации;

- Было разработано приложение, имеющее удобный и понятный графический интерфейс, выполняющий все заявленные требования по взаимодействию с данными.

Список использованной литературы:

1. Катанов Ю.Е. Анализ и синтез информационных систем (обработка разнородных данных, геология): учебное пособие / Тюмень. 2020. 159 с.

2. Аристов А.И., Орехов Д.А., Катанов Ю.Е. Классификация текстовой геолого-геофизической информации на базе нейронных сетей. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2024615646, 11.03.2024. Заявка № 2024614649 от 11.03.2024.

3. Катанов Ю.Е., Аристов А.И., Ягафаров А.К., Новрузов О.Д. Цифровой керн: нейросетевое распознавание текстовой геолого-геофизической информации // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2023. № 3 (159). С. 35-54.

4. Мухамедиев Р.И., Амиргалиев Е.Н. Введение в машинное обучение: учебник: Алматы. УМО РУМС, 2022. 288 с.

5. Соломин А.А., Иванова А.А. Современные подходы к мультиклассовой классификации интентов на основе предобученных трансформеров // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2020. Т. 20. № 4. С. 532-538.

6. Ломов П.А., Малоземова М.Л. Аугментация обучающего набора при обучении нейросетевой языковой модели для наполнения онтологии // Труды Кольского научного центра РАН. Информационные технологии. 2021. Вып. 12. Т. 12. № 5. С. 22-34.

7. Сайгин А.А., Плотникова Н.П. Векторизация нормативно-справочной информации с помощью модели нейронной сети BERT // Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами: электронный журнал. 2021. №2. С. 52-59.

8. Kabaev A.S., Khaustov S.V., Gorlova N.E., Kalmykov A.V. BERT for Russian news clustering / Computational Linguistics and Intellectual Technologies. 2021.

9. Al-Garadi M.A., Yang Y.C., Cai H. [et al.]. Text classification models for the automatic detection of nonmedical prescription medication use from social media / BMC medical informatics and Decision Making. 2021. Vol. 21. URL: https://doi.org/10.1186/s12911-021-01394-0. Published: January, 26, 2021.

10. Катанов Ю.Е. Принципы методологии технологических измерений в нефтедобывающих системах с признаками неопределенности, нечеткости и неоднородности // Технологии нефти и газа. 2015. № 2 (97). С. 41-44.

11. Enkhsaikhan M., Liu W., Holden E.J., Duurin P. Auto-labelling entities in low-resource text: a geological case study / Knowledge and Information Systems. 2021. Vol. 63. P. 695-715.

УДК 681.51

Рахматуллин С.С.

магистрант 1 курса, Казанский государственный энергетический университет,

г. Казань, Россия Научный руководитель: Минкин А.С.

канд. физ.-мат. наук, доцент, Казанский государственный энергетический университет,

г. Казань, Россия

ОТКЛЮЧЕНИЕ ГЕНЕРАТОРОВ КАК КЛЮЧЕВОЙ ПРИМЕР УПРАВЛЯЮЩЕГО ВОЗДЕЙСТВИЯ

ПРОТИВОАВАРИЙНОЙ АВТОМАТИКИ

Аннотация

В работе исследуются важные и актуальные аспекты использования управляющих воздействий противоаварийной автоматики в виде отключений генераторов, осуществляемых с целью повышения надежности и стабильности работы энергосистем.

Ключевые слова

Энергетика, электрооборудование, противоаварийная автоматика, УВ, ОГ.

Энергетика является одной из ключевых отраслей экономики, обеспечивающей потребности общества в электрической и тепловой энергии. Важным аспектом эффективного функционирования энергосистемы являются управляющие воздействия (УВ), которые позволяют контролировать и оптимизировать процессы производства, передачи и потребления энергоресурсов. Одним самых распространенных видов УВ является автоматическое отключение генераторов (ОГ).

Автоматическое ОГ - это УВ противоаварийной автоматики, используемое для предотвращения нарушения устойчивости при аварийных возмущениях, связанных с ослаблением связей энергосистемы. В отличие от автоматического повторного включения (АПВ), ОГ приводит к изменению баланса мощностей в энергосистеме [2].

Такое положение дел требует более детального рассмотрения основных аспектов эксплуатации устройств ОГ. Цель работы - исследовать актуальные аспекты применения УВ в виде ОГ с целью повышения эффективности работы энергосистем.

Специалисты отмечают, что ОГ осуществляется блочными или генераторными выключателями с минимально возможным запаздыванием относительно момента возникновения аварийного возмущения. Это позволяет сохранить баланс мощностей и предотвратить развитие аварии. Исследователи подчеркивают, что, как правило, ОГ осуществляется параллельно с отключением повреждения. Такой процесс способствует повышению площади торможения, и не влечет за собой изменения площади ускорения. Увеличение площади торможения позволяет изменить показатели динамической устойчивости в большую сторону [3].

Что касается увеличения статической устойчивости, то ОГ здесь также находит свое применение. Чтобы показать данное преимущество обозначенного вида УВ, рассмотрим мощностные и генераторные характеристики. На рис. 1 представлен процесс разгрузки электрической передачи, осуществляемый благодаря применению ОГ. Видим, что уменьшение мощности турбин влечет за собой повышение запаса устойчивости [1].

р

Рисунок 1 - Разгрузка электрической передачи с помощью УВ в виде ОГ

Нельзя не упомянуть, что в кольцевых сетях ОГ используется для разгрузки «опасных сечений» в приемной части энергосистемы. В случае возникновения аварий, ОГ позволяет сохранить целостность последней. Однако в таких сетях ОГ может привести к временному снижению мощности, что негативно скажется на потребителях. В связи с этим мероприятия по ОГ требуют тщательного планирования и координации действий операторов, чтобы минимизировать соответствующее результирующее влияние на стабильность энергосистемы [1].

Таким образом, УВ в виде ОГ является неотъемлемой частью управления режимами работы энергосистемы. Оно позволяет обеспечивать ее надежность и безопасность, предотвращая развитие аварийных ситуаций и сохраняя стабильность электрического снабжения потребителей.

Список использованной литературы:

1. Лисицын А.А., Эдлин М.А. Алгоритм выбора управляющих воздействий по условиям динамической устойчивости // Известия НТЦ Единой энергетической системы. - 2013. - № 1. - С. 41-47.

2. Рахматуллин С.С. Параметрирование современных устройств автоматического ограничения повышения напряжения // Инновационная наука. - 2024. - № 4-1. - С. 59-61.

3. Юдин А.А. Управляющие воздействия противоаварийного управления // Электроэнергетика. - 2022. -№ 1. - С. 67-67.

УДК 004.777

Сапармаммедова Г.

Студент факультета цифровых технологий и кибербезопасности Институт инженерно-технических и транспортных коммуникаций Туркменистана

Ашхабад, Туркменистан Гахрыманов А.

Студент факультета коммунальной инфраструктуры и инженерных систем Институт инженерно-технических и транспортных коммуникаций Туркменистана

Ашхабад, Туркменистан Аннаев Р.

Преподаватель факультета цифровых технологий и кибербезопасности Институт инженерно-технических и транспортных коммуникаций Туркменистана

Ашхабад, Туркменистан Байрамова М.

Студент факультета коммунальной инфраструктуры и инженерных систем Институт инженерно-технических и транспортных коммуникаций Туркменистана

Ашхабад, Туркменистан

ИЗУЧЕНИЕ ПРОБЛЕМ КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ НОВЕЙШИХ ТЕХНОЛОГИЙ

Аннотация

Кибербезопасность играет важную роль в сфере информационных технологий. Защита информации стала одной из самых больших проблем в наши дни. Когда мы думаем о кибербезопасности, первое, что приходит нам на ум, так это «киберпреступления», число которых стремительно растет с каждым днем.

Различные компании принимают множество мер для предотвращения этих киберпреступлений. Помимо различных мер, кибербезопасность по-прежнему вызывает у многих серьезную озабоченность. В этой статье основное внимание уделяется проблемам, с которыми сталкивается кибербезопасность при использовании новейших технологий, а также о методах кибербезопасности, этике и тенденциях, меняющих облик кибербезопасности.

Ключевые слова

Кибербезопасность, киберпреступность, киберэтика, социальные сети, облачные вычисления.

Киберпреступность - это термин, обозначающий любую незаконную деятельность, при которой компьютер используется в качестве основного средства совершения кражи. Определение киберпреступности включает в себя любую незаконную деятельность, при которой компьютер используется для хранения доказательств. Растущий список киберпреступлений включает в себя преступления, которые стали возможны благодаря компьютерам, такие как сетевые вторжения и распространение компьютерных вирусов, а также компьютерные разновидности существующих преступлений, такие как кража личных данных, преследование, травля и терроризм, которые стали серьезной проблемой для людей и наций. Обычно на языке обычных людей киберпреступность может быть определена как преступление, совершаемое с использованием компьютера и Интернета с целью кражи личных данных человека, продажи контрабанды, преследования жертв или нарушения операций с помощью вредоносных программ. Поскольку изо дня в день технологии играют важную роль в жизни человека, число киберпреступлений также будет расти вместе с технологическим прогрессом.

Конфиденциальность и безопасность данных всегда будут главными мерами безопасности, о которых заботится любая организация. В настоящее время мы живем в мире, где вся информация хранится в цифровой или кибернетической форме. Сайты социальных сетей предоставляют пользователям пространство, где они чувствуют себя в безопасности, общаясь с друзьями и семьей. Не только в социальных сетях, но и во время банковских транзакций человек должен принимать все необходимые меры безопасности.

Рассмотрим некоторые подходы, которые оказывают огромное влияние на кибербезопасность:

1 Веб-серверы (являются лучшей платформой для кражи данных киберпреступниками. Поэтому всегда следует использовать более безопасный браузер, особенно во время важных транзакций, чтобы не стать жертвой этих преступлений).

2 Облачные вычисления и связанные с ними сервисы (облако может предоставить огромные возможности, но всегда следует помнить, что по мере развития облака растут и проблемы его безопасности).

3 APT (Advanced Persistent Threat) и целенаправленные атаки (совершенно новый уровень защиты от киберпреступности. Поскольку злоумышленники становятся все смелее и используют все более расплывчатые методы, сетевая безопасность должна интегрироваться с другими службами безопасности для обнаружения атак).

4 Мобильные сети (очень подвержены киберпреступлениям, и в случае возникновения проблем с их безопасностью необходимо проявлять особую осторожность).

5 IPv6: Новый интернет-протокол (перейти на IPv6 как можно скорее, чтобы снизить риски, связанные с киберпреступностью).

6 Шифрование кода (процесс кодирования сообщений (или информации) таким образом, что подслушивающие устройства или хакеры не могут их прочитать).

В мире, где мы быстро раскрываем нашу личную информацию, компании должны быть уверены, что они так же быстро выявляют угрозы, реагируют в режиме реального времени и предотвращают любые нарушения, чтобы предотвратить потерю своей информации. К основным методам кибербезопасности

данных относятся такие методы как контроль доступа и защита паролем; аутентификация данных; сканеры вредоносных программ; брандмауэры; антивирусное программное обеспечение и киберэтика.

Компьютерная безопасность - обширная тема, которая становится все более важной, поскольку мир становится все более взаимосвязанным, а сети используются для выполнения критически важных транзакций. С каждым новым годом киберпреступность продолжает развиваться по разным направлениям, а вместе с ней и безопасность информации. Новейшие и прорывные технологии, наряду с новыми киберинструментами и угрозами, которые выявляются каждый день, ставят перед организациями сложные задачи, связанные не только с тем, как они защищают свою инфраструктуру, но и с тем, как им требуются для этого новые платформы и интеллектуальные данные. Идеального решения для борьбы с киберпреступлениями не существует, но необходимо делать все возможное, чтобы свести их к минимуму, чтобы иметь безопасное будущее в киберпространстве. Список использованной литературы:

1. Reddy G.Nikhita, Reddу G.J.Ugander. Study of doud ramputing in healthcare Industry. International Journal of Scientific & Engineering Research, Volume 4, Issue 9, 2013, pp. 68-71.

2. Rajasekharaiah K.M., Dule Chhaya S., Sudarshan E. Cyber security challenges and its emerging trends on latest technologies. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 981, 2020, pp. 1-7.

3. Upadhyay V., Yadav S. Study of Cyber Security Challenges: Current Technologies. International Journal of Engineering Research and Management (IJERM), Volume-05, 2018, pp. 34-41.

УДК 004

Сейитнепесов Ч.

Доцент, к.ф.-м.н института Телекоммуникаций и Информатики Туркменистана

Мелебаева Г.

Старший преподаватель института Телекоммуникаций и Информатики Туркменистана

Халлыева М.

Старший преподаватель института Телекоммуникаций и Информатики Туркменистана

Назарова Г.

Преподаватель института Телекоммуникаций и Информатики Туркменистана.

г. Ашхабад, Туркменистан

ЗАРОЖДЕНИЕ И РАЗВИТИЕ РАДИОТЕХНИКИ Аннотация

В данной статье представлен краткий обзор зарождения и развития радиотехники. Также рассматриваются некоторые системы и термины, составляющие основу радиотехники и радиосвязи.

Ключевые слова

Радиосвязь, радиотехника, радиофизика, радиоэлектроника, электроника, радиоэлемент.

Радиоэлектроника (радио — латинское слово, означающее излучающий, излучающий) родилась в результате синтеза радиотехники и электроники. Хотя современная радиоэлектроника существует менее

полувека, четкого определения не существует. Радиоэлектроника — отрасль науки и техники, занимающаяся преобразованием информации с помощью электромагнитных волн и вибраций. Их основные направления — радиотехника, радиофизика и электроника.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Радиотехника — отрасль науки и техники, занимающаяся разработкой конструкций и систем, связанных с отправкой и получением информации с помощью электромагнитных волн. Наука, изучающая физические основы радиотехники, называется радиофизикой. Оно предполагает генерацию, усиление, преобразование, воспроизведение, хранение, отражение и прием электромагнитных колебаний и волн радиочастотного диапазона, в том числе в нескольких отраслях науки и техники.

Электроника - область науки и техники, предполагающая изучение взаимодействия электронов с электромагнитным полем, физических процессов, происходящих в электронных устройствах, их подготовку и производство, существенно снижающих, повышающих надежность и снижающих энергопотребление. Электроника в основном делится на силовую электронику и микроэлектронику.

Во II веке до нашей эры об этом сообщили электромагнитные (световые) волны, исходящие с видимого расстояния в честь победы в Трое в Древней Греции (система горящего огня). Древние греки (передающая станция - радиорелейная линия) использовали первый прообраз радиорелейной связи. Во время Французской революции в VIII веке гелиограф использовался для передачи информации. Это была система зеркал, и можно было передавать некоторую информацию, направляя на приемник солнечный свет. Это второй вариант подключения радиореле.

К рождению радиоэлектроники привели 3 открытия: явление электромагнитной (ЭМ) индукции, открытое М. Фарадеем в 1831 г.; 1860-65 Система измерений ЭМ волн Максвелла; В 1888 году Г. Герси экспериментально доказал существование, рассеяние, преломление, интерференцию и поляризацию ЭМ волн.

В 1890-1891 годах французский физик Э. Бранли (1844-1940) подробно изучал различные порошки и частицы, помещенные в изолированную трубку с металлическими штырями на концах. В результате воздействия электрического разряда пыль и мусор внезапно повышают электропроводность, и для восстановления ее необходимо встряхивать. Брэнли назвал свое устройство «радиопроводником», но в научную литературу оно вошло под названием «трубка Брейнли». Повторив и усовершенствовав эксперимент Герша, Оливер Лодж обновил «радиопроводник» и в 1893 г.

Он изобрел устройство, которое назвал «когорером», которое стало основой будущего первого радиоприемника.

7 мая 1895 года А. С. Попов на расстоянии принял радиоволны. В 1896 году он отправил текст «Генрих Герс» на расстояние 250 м с помощью телеграфных сигналов азбуки Морзе. В 1899 году А.С.Попов подготовил схему радиоприемника и реальную его конструкцию, основанную на явлении обнаружения зубчатого колеса. Первый в мире портативный радиоприемник его изобретатель назвал «телефонным приемником». 14 июля 1899 года А. С. Попов написал прошение о выдаче патента на детекторный приемник в Комитет по техническим делам при Департаменте торговли и мануфактур России. В 1899 году он установил радиосвязь на расстоянии 52 км. В 1900 году за открытие радио в Париже он был удостоен специального диплома и золотой медали.

Список использованной литературы:

1. Акиев Д - Основы радиотехники, ТГИС, Ашхабад 2010г.

2. Журнал Туркменистана «Наука и технологии» №1, 2024 г.

УДК 004

Тораева Ш.

Преподаватель кафедры "Высшей математики и информатики" Туркменский государственный институт экономики и управления

Оразова М.

Преподаватель кафедры математического анализа Туркменский государственный университет имени Махтумкули

г. Ашхабад, Туркменистан

ОБЗОР КРИПТОГРАФИИ И ЕЕ ФУНКЦИЙ Аннотация

В этой статье представлен краткий обзор криптографии. Также обсуждаются криптографические методы защиты.

Ключевые слова

Информационные технологии, информационная безопасность, криптография,

шифрование, криптоанализ.

Развитие первых электронных вычислительных машин в середине XX века принципиально не изменило ситуацию в области шифрования (криптографии). Распространение компьютеров в различные сферы жизни породило новую отрасль, названную информационной индустрией. Объем информации, циркулирующей в обществе, увеличивается с каждым днем. В последние годы широкое распространение Всемирной паутины способствует увеличению объема информации с каждым годом. Сегодня информационные ресурсы являются мощным драйвером экономического роста.

В современном обществе информация является одной из самых ценных вещей в жизни, которая требует защиты. Единоличное обладание определенной информацией является решающим фактором конкуренции и предопределяет высокое значение «информационного фактора». Поэтому вопрос защиты данных необходим во всех сферах жизни.

С давних времен проблема защиты информации от людей волновала умы человечества. Поэтому необходимость защиты измененных данных в новой, не устаревшей форме является очень важным вопросом.

История криптографии такая же, как история человеческого языка. Кроме того, поначалу само письмо имело свою криптографическую систему, поскольку в древности письмо было известно лишь избранным. Об этом свидетельствуют Древний Египет и Древняя Индия. С широким распространением письменности криптография начала развиваться как самостоятельная наука. Первые криптографические системы можно встретить уже в наше время. Юлий Цезарь также в некоторой степени использовал шифры в своих письмах. Этот метод шифрования позже был назван в его честь.

Более быстрые криптографические системы начали развиваться во время Первой и Второй мировых войн. С тех пор появление вычислительной техники ускорило развитие и совершенствование криптографических методов. Почему использование криптографических методов в информационных системах сегодня является более важным вопросом? - возникает вопрос. С одной стороны, сегодня все шире используются компьютерные сети, особенно глобальная сеть Интернет. По этой сети происходит обмен правительственной, военной, коммерческой и частной информацией, которая недоступна для посторонних лиц. С другой стороны, развитие новых, мощных компьютеров, сетевых и нейронных вычислительных технологий привело к потере доверия к криптографическим системам.

Криптология («криптос» — тайна, «логос» — наука) изучает проблемы изменения и защиты данных

путем их изменения. Шифрование — это процесс преобразования данных в нечитаемую форму с помощью кодов шифрования. Криптология делится на 2 направления: криптографию и криптоанализ. Эти области представляют собой целенаправленное сопротивление. Криптография — наука, изучающая математические методы манипуляции данными (шифрования). Криптоанализ - это наука, изучающая возможность расшифровки информации.

Криптографические методы защиты относятся к специальным средствам и методам преобразования данных. В результате исходное содержимое данных скрыто от просмотра, поскольку оно записывается в неясной форме. В автоматизированных системах криптографические методы защиты используются не только для защиты данных, генерируемых компьютерами, но и для шифрования данных, передаваемых между различными элементами системы по линиям связи. Шифрование данных с использованием криптографических методов называется криптографическим шифрованием. Основными видами криптографического шифрования являются шифрование и скремблирование защищаемых данных.

Таким образом, шифрование — это форма шифрования, при которой каждый символ зашифрованных данных подвергается независимому шифрованию, при этом при шифровании защищаемые данные разбиваются на части, содержащие смысл, а затем эти части заменяются цифровыми, буквенно-цифровыми и комбинационными. коды. При этом используется несколько систем шифрования: замена, подмена, шифрование, аналитическое преобразование зашифрованных данных. Комбинированные шифры более распространены, когда открытый текст неоднократно переформулируется с использованием двух или трех разных шифров.

Список использованной литературы:

1. Закон Туркменистана. Об инновационном бизнесе. Газета «Туркменистан». 27.08.2014

2. Шукуров Г.А. и др. - Информационный бизнес. Ашхабад, ТГИС, 2001.

УДК 620.9

Тораева Ш.О.

Старший преподаватель, Туркменский государственный институт экономики и управления,

г. Ашхабад, Туркменистан Атаджанова Б.Э.

Преподаватель,

Туркменский государственный университет имени Махтумкули,

г. Ашхабад, Туркменистан

АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА РАЗВИТИЕ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ

Аннотация

Данная работа проводит анализ влияния компьютерных технологий на развитие цифровой экономики. Исследование охватывает тенденции в использовании компьютерных технологий, выявляет вызовы, с которыми сталкиваются экономика и общество, а также обозначает перспективы дальнейшего развития в этой области.

Ключевые слова

Цифровая экономика, компьютерные технологии, влияние, анализ, тенденции, вызовы, перспективы.

Toraeva Sh.O., senior lecturer, Turkmen State Institute of Economics and Management,

Ashgabat, Turkmenistan Atajanova B.E., lecturer, Magtymguly Turkmen State University, Ashgabat, Turkmenistan

ANALYSIS OF THE IMPACT OF COMPUTER TECHNOLOGY ON THE DEVELOPMENT OF THE DIGITAL ECONOMY

Annotation

This work analyzes the impact of computer technology on the development of the digital economy. The study covers trends in the use of computer technology, identifies challenges facing the economy and society, and also outlines prospects for further development in this area.

Keywords

Digital economy, computer technology, influence, analysis, trends, challenges, prospects.

Влияние компьютерных технологий на развитие цифровой экономики — многогранное и динамичное явление, существенно изменившее мировой экономический ландшафт в последние десятилетия. Целью данной статьи является анализ сложного взаимодействия между компьютерными технологиями и цифровой экономикой, выяснение его влияния на различные сектора и аспекты экономической деятельности.

Компьютерные технологии, включающие в себя аппаратное обеспечение, программное обеспечение и сети, произвели революцию в том, как предприятия работают, взаимодействуют и создают ценность в эпоху цифровых технологий. Появление мощных вычислительных устройств, таких как персональные компьютеры, смартфоны и планшеты, демократизировало доступ к информации и каналам связи, способствуя более тесному взаимодействию и сотрудничеству между отдельными людьми, организациями и странами. Более того, распространение облачных вычислений и анализа данных позволило предприятиям использовать огромные объемы данных для получения действенной информации, оптимизации процессов принятия решений и стимулирования инноваций во всех отраслях.

Одним из ключевых драйверов цифровой экономики является рост электронной коммерции, чему способствует широкое распространение компьютерных технологий и Интернета. Интернет-рынки, такие как Amazon, Alibaba и eBay, изменили способы покупки и продажи товаров и услуг, преодолев географические границы и позволив предприятиям беспрецедентно легко выйти на глобальные рынки. Удобство, доступность и эффективность электронной коммерции стимулировали потребительский спрос и стали катализатором роста экосистем цифровой розничной торговли, создавая значительные потоки доходов и возможности расширения рынка для предприятий любого размера.

Кроме того, компьютерные технологии произвели революцию в индустрии финансовых услуг, породив концепцию финансовых технологий и цифровых платежей. Цифровые инновации, от мобильного банкинга и однорангового кредитования до технологий криптовалюты и блокчейна, разрушили традиционные модели банковского дела и финансового посредничества, демократизируя доступ к финансовым услугам, повышая эффективность транзакций и сокращая затраты как для бизнеса, так и для потребителей. Распространение платформ цифровых платежей, таких как PayPal, Venmo и Square, способствовало бесперебойным и безопасным транзакциям, стимулируя оцифровку глобальной платежной среды и появление безналичной экономики.

Помимо трансформации торговли и финансов, компьютерные технологии произвели революцию в

способах создания, распространения и потребления знаний в цифровой экономике. Появление платформ онлайн-образования, таких как Coursera, Udemy и Khan Academy, демократизировало доступ к образовательным ресурсам, предоставив людям возможность приобретать новые навыки, использовать возможности обучения на протяжении всей жизни и адаптироваться к меняющимся требованиям цифрового рынка труда. Кроме того, цифровые издательские платформы, такие как Kindle Direct Publishing и Wattpad, демократизировали издательскую индустрию, позволив авторам самостоятельно публиковать свои работы и напрямую связываться с читателями, минуя традиционных привратников и посредников.

Более того, компьютерные технологии изменили характер труда и занятости в цифровой экономике, породив экономику свободного заработка и революцию в области удаленной работы. Платформы фриланса, такие как Upwork, Freelancer и Fiverr, создали новые возможности для независимых подрядчиков предлагать свои навыки и услуги на гибкой основе, преодолевая географические ограничения и традиционные механизмы трудоустройства. Распространение инструментов удаленной работы, таких как Slack, Zoom и Microsoft Teams, облегчило виртуальное сотрудничество и удаленную работу, позволяя организациям использовать гибкие графики работы и использовать глобальный резерв талантов.

Кроме того, компьютерные технологии стали катализатором инноваций и предпринимательства в цифровой экономике, снижая барьеры для входа и предоставляя отдельным лицам и стартапам возможность подрывать деятельность действующих игроков, а также внедрять инновации. Демократизация доступа к технологическим ресурсам, таким как инфраструктура облачных вычислений, программное обеспечение с открытым исходным кодом и онлайн-рынки, снизила стоимость экспериментов и ускорила темпы инноваций, способствуя развитию культуры быстрого прототипирования, итерации и итерации. итерация. Распространение стартап-инкубаторов, акселераторов и венчурного финансирования способствовало росту экосистем цифрового предпринимательства, предоставляя стартапам доступ к капиталу, наставничеству и сетевым возможностям для масштабирования своих предприятий и стимулирования экономического роста.

Список использованной литературы:

1. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W. W. Norton & Company.

2. Manyika, J., Lund, S., Chui, M., Bughin, J., Woetzel, J., Batra, P., ... & Seong, J. (2016). Digital America: A tale of the haves and have-mores. McKinsey Global Institute.

3. Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2019). Automation and new tasks: How technology displaces and reinstates labor. Journal of Economic Perspectives, 33(2), 3-30.

УДК 519.86

Уссаев Ч.А., старший преподаватель, Туркменский государственный институт экономики и управления,

г. Ашхабад, Туркменистан Чарыева Г.Б., преподаватель, Туркменский государственный университет имени Махтумкули,

г. Ашхабад, Туркменистан

ВАЖНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

В СОВРЕМЕННОМ БИЗНЕСЕ

Аннотация

Данная работа обсуждает важность использования компьютерного программного обеспечения (ПО)

в современном бизнесе. Она рассматривает роль ПО в повышении эффективности, автоматизации процессов, улучшении управления ресурсами и принятии стратегических решений в организации. Работа также обсуждает потенциальные выгоды и вызовы, связанные с использованием ПО в современном деловом окружении.

Ключевые слова

Компьютерное программное обеспечение, бизнес, эффективность, автоматизация.

Ussayev Ch.A.

Senior Lecturer,

Turkmen State Institute of Economics and Management,

Ashgabat, Turkmenistan Charyeva G.B.

Lecturer,

Magtymguly Turkmen State University, Ashgabat, Turkmenistan

IMPORTANCE OF USING COMPUTER SOFTWARE IN MODERN BUSINESS

Annotation

This paper discusses the importance of using computer software (software) in modern business. She examines the role of software in increasing efficiency, automating processes, improving resource management, and making strategic decisions in an organization. The paper also discusses the potential benefits and challenges associated with using software in today's business environment.

Keywords

Computer software, business, efficiency, automation.

В современном бизнесе важность использования компьютерного программного обеспечения невозможно переоценить. Поскольку технологии продолжают развиваться быстрыми темпами, предприятия во всех отраслях все больше полагаются на компьютерное программное обеспечение для оптимизации операций, повышения эффективности и стимулирования инноваций. Компьютерное программное обеспечение играет центральную роль, позволяя предприятиям оставаться конкурентоспособными и адаптироваться к требованиям современного рынка, от управления повседневными задачами до анализа огромных объемов данных.

Одним из ключевых преимуществ использования компьютерного программного обеспечения в современном бизнесе является автоматизация повторяющихся задач и процессов. С помощью программных приложений предприятия могут автоматизировать широкий спектр функций, включая ввод данных, обработку счетов, управление запасами и поддержку клиентов. Автоматизируя эти рутинные задачи, предприятия могут высвободить ценное время и ресурсы, позволяя сотрудникам сосредоточиться на более стратегических действиях, которые повышают ценность организации. Это не только повышает производительность и эффективность, но также снижает риск ошибок и несоответствий, которые могут возникнуть в результате ручных процессов.

Более того, компьютерное программное обеспечение позволяет предприятиям использовать основанную на данных информацию для принятия обоснованных решений и стимулирования роста

бизнеса. Используя аналитическое программное обеспечение, компании могут анализировать большие наборы данных для выявления тенденций, закономерностей и корреляций, которые могут быть не сразу очевидны. Это позволяет предприятиям глубже понять своих клиентов, рынки и конкурентов, что позволяет им адаптировать свои продукты, услуги и маркетинговые стратегии для удовлетворения потребностей и предпочтений своей целевой аудитории. Кроме того, программные инструменты, такие как системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), предоставляют предприятиям ценную информацию о поведении и предпочтениях клиентов, позволяя им предоставлять персонализированный опыт и строить более прочные отношения со своими клиентами.

Кроме того, компьютерное программное обеспечение облегчает общение и сотрудничество внутри и между организациями. С появлением инструментов совместной работы, таких как электронная почта, обмен мгновенными сообщениями и программное обеспечение для управления проектами, компании могут объединять сотрудников, команды и заинтересованные стороны независимо от их местоположения или часового пояса. Это обеспечивает беспрепятственное общение и сотрудничество, способствуя командной работе и инновациям во всей организации. Кроме того, облачные программные решения позволяют предприятиям хранить документы, файлы и другие ресурсы и получать к ним доступ из любого места, где есть подключение к Интернету, что обеспечивает удаленную работу и гибкие условия работы.

Помимо оптимизации операций и повышения эффективности, компьютерное программное обеспечение улучшает качество обслуживания клиентов и позволяет предприятиям более эффективно предоставлять продукты и услуги. Платформы электронной коммерции, например, позволяют предприятиям создавать онлайн-витрины, обрабатывать транзакции и управлять заказами и запасами в режиме реального времени, что позволяет им обращаться к клиентам в любое время и в любом месте. Аналогичным образом, программное обеспечение для обслуживания клиентов позволяет предприятиям предоставлять своевременную и персонализированную поддержку своим клиентам по различным каналам, включая телефон, электронную почту, чат и социальные сети. Используя эти программные инструменты, компании могут обеспечить бесперебойное и бесперебойное обслуживание клиентов, повышая их удовлетворенность и лояльность.

Кроме того, компьютерное программное обеспечение позволяет предприятиям оставаться гибкими и адаптироваться к меняющимся рыночным условиям и предпочтениям потребителей. С развитием программного обеспечения как услуги (SaaS) и облачных вычислений компании могут быстро развертывать и масштабировать программные приложения для удовлетворения своих растущих потребностей без необходимости дорогостоящих инвестиций в инфраструктуру. Это позволяет предприятиям экспериментировать с новыми идеями, тестировать новые рынки и быстрее запускать новые продукты и услуги, позволяя им опережать конкурентов и использовать новые возможности по мере их возникновения.

Список использованной литературы:

1. Laudon, K. C., & Laudon, J. P. (2016). Management Information Systems: Managing the Digital Firm. Pearson.

2. Turban, E., Pollard, C., & Wood, G. (2018). Information Technology for Management: On-Demand Strategies for Performance, Growth, and Sustainability. Wiley.

3. O'Brien, J. A., & Marakas, G. M. (2018). Management Information Systems. McGraw-Hill Education.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

УДК 62

Хемраев Д., преподаватель Сапаров А., студент Гуйчгелдиева А., студент Едиев Д., студент

Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева НЕФТЕГАЗОВАЯ ОТРАСЛЬ ЯВЛЯЕТСЯ ОДНОЙ ИЗ ВАЖНЫХ ОТРАСЛЕЙ НАЦИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ

Нефтяная и газовая промышленность является одной из важных отраслей национальной экономики. Туркменистан занимает четвертое место в мире по доказанным запасам природного газа и в настоящее время является одним из основных экспортеров «голубого топлива» в центральноазиатском регионе. Благодаря своему выгодному геополитическому положению и богатым углеводородным ресурсам наша страна имеет большой потенциал для увеличения экспорта газа по различным направлениям, в том числе на рынки Европы и Азии.

Ярким тому подтверждением является международный газопровод Туркменистан-Китай, в котором отражено стремление восстановить Великий Шелковый путь, на протяжении тысячелетий соединявший народы евразийского климата. В соответствии с межгосударственными соглашениями, в ближайшее время объёмы поставок туркменского газа в HHR достигнут 65 миллиардов кубометров. Ускоренными темпами разрабатывается и готовится проект строительства четвертой ветки этой крупной электростанции.

В настоящее время высокими темпами ведется строительство 214 километров туркменского участка газопровода Туркменистан-Афганистан-Пакистан-Индия (ТОПХ). Начаты технические работы, связанные с реализацией данного проекта на территории Афганистана и Пакистана.

Строительство ТОПХ, который обеспечит поставки туркменского газа в страны Юго-Восточной Азии на долгосрочной основе, придаст мощный импульс экономическому развитию региона, будет способствовать решению проблем социального и гуманитарного характера, укрепит мир и стабильность. В частности, будут созданы тысячи новых рабочих мест, сопутствующая электроэнергетика, транспортно-коммуникационная и социальная инфраструктура.

Газовое месторождение Галкыныш разрабатывается высокими темпами, по данным независимой экспертной группы, вместе с месторождениями Яшлар и Гаракёль его запасы на данный момент равны 27 трлн кубометров. Здесь введен в эксплуатацию комплекс объектов, способных производить 30 миллиардов кубометров товарного газа в год, и строятся другие комплексы аналогичной мощности, которые обеспечат «голубым топливом» строящийся газопровод ТОПХ. В настоящее время большой интерес вызывает поиск новых месторождений углеводородного сырья на территории Туркменистана. На эксплуатируемых рудниках возобновлены геолого-исследовательские работы, направленные на изучение пластов, расположенных на глубине до 7 километров. В частности, на месторождении Готурдепе на западе страны с использованием современного оборудования и программного обеспечения были проведены сейсморазведочные работы 3D. Теперь такие сейсморазведочные работы 3D охватят территорию площадью 345 квадратных километров на месторождении Барсагельмез. Кроме того, в Дарджинском районе будут проведены сейсмические исследования 2D, которые пройдут на площади 870 языческих километров.

В качестве примера, подтверждающего большое будущее такой деятельности, можно привести месторождение Северный Готурдепе, где был обнаружен новый пласт нефти на глубине тысяч метров.

На месторождении Узынада, расположенном в Каспийском регионе, специалисты Государственного концерна «Туркменнебит» пробурили скважину глубиной 7150 метров. В результате геофизических исследований и данных, собранных в ходе испытания скважины, получен промышленный приток «голубого топлива» на глубине 6689-6695 метров. По предварительным расчетам, производительность скважины

составит 500 тысяч кубометров природного газа и 150 тонн газового конденсата в сутки.

В то же время с технико-экономической точки зрения изучается целесообразность организации производства бензола, необходимого для производства полистирола и каучука, что позволит производить жиры («два плюс» и «два плюса». группы «три плюс»). Также исследуется возможность промышленного производства графита, полученного из нефтяного кокса. Первая фаза этого продукта уже получена на испытательном стенде, установленном на металлургическом заводе в Овадандепе. Данную технологию апробировали специалисты частной компании «Улке» и государственной компании «Туркмендемирунумлери».

Список использованной литературы:

1. Иванников В.Г. Лабораторный практикум по технической гидромеханике. РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, М.: 2007, 304с.

2. §arïpow H.N. Gidrawlika dersi boyunça tejribe sapaklarynyn usuly gollanmasy. TPI, Açgabat, 2004y, 43sah.

УДК 311.312

Ходжамкулов Д.Ф.

Магистрант 2 курса Набережночелнинского института КФУ г. Набережные Челны, РФ

РАЗРАБОТКА ПРОЦЕССОВ В МЕХАНИЧЕСКОЙ ТЕХНИКЕ ИНЖИНИРГ: ИНОВАЦИИ, ВЫЗОВЫ И ВОЗМОЖНОСТИ

Аннотация

Процесс развития в машиностроении включает в себя широкий спектр инноваций, проблем и возможностей, которые стимулируют прогресс в различных отраслях промышленности. Этот обзор раскрывает многогранный пейзаж процесса разработки в пределах механической инженерии, выделяя темы и тенденции. Инновации в развитии процессов являются движимым фактором, который непрерывно стремится к эффективности и повышенной производительности.

Ключевые слова

процесс, развитие, машиностроение, инжиниринг, инновации, обзор.

Khodzhamkulov D. F.

2st-year master's student of Naberezhnye Chelny Institute of KFU,

Naberezhnye Chelny, Russia

PROCESS DEVELOPMENT IN MECHANICAL ENGINEERING: INNOVATIONS, CHALLENGES AND OPPORTUNITIES

Annotation

The development process in mechanical engineering includes a wide range of innovations, challenges and opportunities that drive progress in various industries. This overview reveals the multifaceted landscape of the design process within mechanical engineering, highlighting themes and trends. Innovation in process development is a driving force that continuously strives for efficiency and increased productivity.

Keywords

process, development, mechanical engineering, engineering, innovation, overview.

Введение

Процесс развития в машиностроении сталкивается с новаторскими изменениями, направленными на достижение изобилия в промышленности. Это включает в себя постоянное усовершенствование и оптимизацию производственных процессов для повышения эффективности, производительности и устойчивости. В данном вводном разделе представлен обзор развития процессов в механическом инжиниринге, подчеркивающий значение инноваций, проблемы и возможности в формировании этой области.

Машиностроение как дисциплина включает в себя проектирование, анализ и оптимизацию механических систем и процессов. В рамках этой широкой области, развитие процессов играет ключевую роль в превращении дизайн-концепции в конкретные продукты.

Область применения процесса развития в механическом инжиниринге огромна и разнообразна, охватывая различные методы производства, такие как механическая обработка, литье, формование, сварка, среди других. Традиционно эти процессы основывались на традиционных методах, характеризующихся ручным трудом и жесткими рабочими процессами.

1. Аддитивное производство, также известное как 3D печать, представляет собой одну из наиболее значительных инноваций последних лет. В отличие от традиционных субтрактивных методов производства, которые включают удаление материала из блока для создания желаемой формы, аддитивное производство строит объекты слой за слоем, обеспечивая безграничные возможности для дизайна и сложности. Эта технология революционизировала прототипирование, настройку и мелкосерийное производство, позволяя инженерам реализовывать сложные геометрические конструкции с минимальными потерями материала.

2. Автоматизация является еще одним ключевым фактором в процессе разработки, оптимизации производственных процессов и увеличении производительности. Робототехника и системы, управляемые искусственным интеллектом, все более распространяются для автоматизации повторяющихся задач, оптимизации использования ресурсов и улучшения качества продукции.

3. Цифровизация, охватывающая технологии как цифровое двойниковое моделирование, также преобразует процесс разработки в механическом инжиниринге. Цифровой двойник - это виртуальная реплика физических ресурсов, процессов или систем, позволяющая мониторинг в реальном времени, анализ и оптимизацию. Моделирование инструментов позволяет инженерам моделировать и визуализировать производственные процессы в виртуальной среде, способствуя быстрому прототипированию, оптимизации процессов и прогностическому обслуживанию.

4. Инновации, проблемы и возможности для механического инжиниринга являются краеугольным камнем процесса разработки, ведущего к непрерывному улучшению и эволюции в этой области. Инновации стимулируют технологические достижения, расширяя границы того, что возможно, и открывая новые подходы для исследований.

5. Роботизированные системы широко используются в производстве для таких задач, как сборка, позиционирование и обработка материалов. Промышленные роботы, оснащенные совершенствованными датчиками и приводами, способны выполнять сложные операции с высокой скоростью и точностью, улучшая производительность и последовательность. Технологии искусственного интеллекта, включая машинное обучение и компьютерное зрение, играют ключевую роль в автоматизации процесса разработки.

Вывод.

Процесс разработки в механической инженерии характеризуется динамичным взаимодействием инноваций, проблем и возможностей. Интеграцией передовых технологий, таких как аддитивное производство и робототехника, способствует развитию сложного пейзажа, преобразующего отрасль и обязанного учитывать интересы общества. Благодаря развитии инновации и стремления совершенству инженеры разрабатывают решения, которые решают проблемы общества повышают производительность и продвигают устойчивость

Список использованной литературы:

1. Адеканмби А.О. и Вулф Д. (2024). Добыча и переработка твердых полезных ископаемых с использованием инновационных технологий в Нигерии. Журнал науки, технологий и образования АТВи, 12 (1), 1-16

2. Аделеке, О.К., Сегун, И.Б., и Олаойе, А.И.К. (2019). Влияние внутреннего контроля на предотвращение мошенничества в депозитных банках Нигерии. Нигерийские исследования в области экономики и менеджмента, 2(1), 42-51

3. Алами А.Х., Олаби А.Г., Алашкар А., Аласад С., Альджагуб Х., Резк Х. и Абделькарим М.А. (2023). Аддитивное производство в аэрокосмической и автомобильной промышленности: последние тенденции и роль в достижении целей устойчивого развития. Инженерный журнал "Айн Шамс", 14 (11), 102516.

4. Альдосери А., Аль-Халифа К. и Хамуда А. (2023). Дорожная карта интеграции автоматизации с оптимизацией процессов для цифровой трансформации на базе искусственного интеллекта.

5. АЛЬ-Хасауна, Ю.А. (2023). Обзор использования искусственного интеллекта в сфере безопасности и конфиденциальности: достижения в исследованиях, приложения, возможности и проблемы. Индонезийский научно-технический журнал, 8 (1), 79-96.

6. Альтлиуи, Х., и Мурди, Ю. (2023). Раскрытие потенциала искусственного интеллекта: исследование передовых технологий, которые трансформируют бизнес. Международный журнал компьютерной инженерии и науки о данных (IJCEDS), 3 (2), 1-12.

УДК 62

Худдыева Р., старший преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Кошилиева А., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Аннабаев С., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Байджыков Х., студент, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Научный руководитель: Ыбадуллаев А., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан

РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ РАСЧЕТА ОБОЛОЧЕК, ВЗАИМОДЕЙСТВУЮЩИХ С ОКРУЖАЮЩИМ ОСНОВАНИЕМ, НА ПРОЧНОСТЬ, УСТОЙЧИВОСТЬ И ЖЕСТКОСТЬ В УСЛОВИЯХ ВЫСОКОЙ СЕЙСМИЧНОСТИ

Аннотация

В статье проведен анализ напряженно-деформированного состояния цилиндрических оболочек, взаимодействующих с окружающим основанием, в плоской и пространственной постановках задач.

Ключевые слова:

тонкостенные элементы, оболочка, строительная конструкция, труба, резервуар, напряженно-деформированное состояние.

Тонкостенные элементы - оболочки широко применяются в современных строительных конструкциях. Их используют в транспортном, промышленном и гражданском строительстве при сооружении башен, опор, резервуаров, сводов, тоннелей и т. д.

Очень широкое применение они имеют в нефтегазовой отрасли: это трубы, резервуары и многое другое. Оболочки имеют ряд преимуществ: они способны эффективно воспринимать приложенную нагрузку за счет своей геометрической формы, эстетичны и предпочтительны с архитектурной точки зрения.

Особую роль оболочечные элементы играют в подземных сооружениях, где часто используют цилиндрические и другие сводчатые поверхности.

При достаточно широком исследовании особенностей работы цилиндрических оболочек остаются вопросы по учету влияния контактного взаимодействия оболочки и основания, нелинейности происходящих процессов и изменению напряженно-деформированного состояния (НДС) оболочки в ходе ее монтажа, что не позволяет дать реальную оценку НДС и устойчивости таких конструкций от начала строительных работ до их завершения.

Это предопределяет актуальность темы исследования по развитию методов расчета оболочек, взаимодействующих с окружающим основанием, на прочность, устойчивость и жесткость.

Для решения поставленных в научной работе задач будет применен метод конечных элементов в перемещениях, включающий построение расчетных моделей рассматриваемых систем, их численные линейный и геометрически, физически и конструктивно нелинейный анализы. С целью учета развития пластических деформаций материалов использована теория пластического течения с критериями пластичности Мора - Кулона и Друкера - Прагера. (Программный комплекс «ЛИРА», "MATHLAB").

Рисунок 1 - Оболочка сферического типа

Список используемой литературы:

1. Акулич, В. Ю. Определение критической нагрузки цилиндрической оболочки, взаимодействующей с окружающим основанием / В. Ю. Акулич // Труды НПК «Неделя науки - 2020». «Наука МИИТа -транспорту» М.: МИИТ, 2020. - С. 11-31.

УДК 336.77

Чарваев Г.Б.

Преподаватель,

Туркменский государственный институт экономики и управления,

г. Ашхабад, Туркменистан Атаев Н.Н. Преподаватель,

Туркменский государственный университет имени Махтумкули,

г. Ашхабад, Туркменистан

ИНТЕГРАЦИЯ МОДЕЛЕЙ ФРАКТАЛЬНОЙ ГЕОМЕТРИИ В ФИНАНСОВУЮ МАТЕМАТИКУ

Аннотация

Данная работа исследует потенциал интеграции моделей фрактальной геометрии в область финансовой математики. Фрактальная геометрия предлагает новый подход к анализу структур финансовых временных рядов, позволяя более эффективно моделировать рыночные процессы и принимать обоснованные финансовые решения.

Ключевые слова

Интеграция, модели, фрактальная геометрия, финансовая математика, анализ временных рядов, рыночные процессы.

Charwaev G.B.

Lecturer, Turkmen State Institute of Economics and Management,

Ashgabat, Turkmenistan Ataev N.N.

Lecturer, Magtymguly Turkmen State University, Ashgabat, Turkmenistan

INTEGRATION OF FRACTAL GEOMETRY MODELS INTO FINANCIAL MATHEMATICS

Annotation

This work explores the potential of integrating fractal geometry models into the field of financial mathematics. Fractal geometry offers a new approach to analyzing the structures of financial time series, allowing you to more effectively model market processes and make informed financial decisions.

Keywords

Integration, models, fractal geometry, financial mathematics, time series analysis, market processes.

Финансовые рынки представляют собой сложные системы, характеризующиеся нелинейностью, волатильностью и неопределенностью. Традиционные математические модели часто с трудом могут уловить сложную динамику и неравномерности, наблюдаемые в рыночных данных. Фрактальная геометрия, впервые разработанная Бенуа Мандельбротом в 1970-х годах, обеспечивает основу для описания и анализа сложных структур с самоподобными структурами в разных масштабах. Применение фрактальной геометрии в финансовой математике получило распространение в последние десятилетия, предлагая новое понимание поведения и динамики рынка. В этой статье рассматривается интеграция моделей фрактальной геометрии в финансовую математику и исследуется их значение для понимания и управления финансовыми рисками и возможностями.

Анализ фрактальной размерности.

Одним из фундаментальных понятий фрактальной геометрии является фрактальная размерность, которая количественно определяет шероховатость или неправильность геометрического объекта. В финансовой математике анализ фрактальной размерности используется для характеристики самоподобия и свойств масштабирования ценовых траекторий и рыночных данных. Фрактальное измерение обеспечивает меру степени случайности или предсказуемости финансовых временных рядов, предлагая ценную информацию для трейдеров, аналитиков и риск-менеджеров.

Мультифрактальное моделирование.

Мультифрактальное моделирование расширяет концепцию фракталов, чтобы отразить мультифрактальную природу финансовых данных, когда разные части данных демонстрируют разную степень самоподобия и нерегулярности. Мультифрактальные модели позволяют более детально описать динамику рынка, учитывая неоднородность и сложность финансовых временных рядов. Разлагая финансовые данные на несколько фрактальных компонентов с различными свойствами масштабирования, мультифрактальное моделирование дает представление о базовой структуре и организации финансовых рынков.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Гипотеза фрактального рынка.

Гипотеза фрактального рынка (FMH) утверждает, что финансовые рынки демонстрируют фрактальные модели и самоподобное поведение в разных временных масштабах. По данным FMH, рыночные цены следуют фрактальным траекториям, характеризующимся долгосрочной зависимостью, распределением с толстым хвостом и устойчивой кластеризацией волатильности. FMH бросает вызов традиционной гипотезе эффективного рынка (EMH), предполагая, что рыночные цены не всегда полностью отражают всю доступную информацию и могут демонстрировать нелинейную динамику и эффекты памяти. Включив фрактальную геометрию в анализ рынка, FMH предлагает новый взгляд на

эффективность рынка и динамику цен, подчеркивая роль нелинейных взаимодействий и механизмов обратной связи в формировании поведения рынка.

Приложения в финансовой математике. Интеграция моделей фрактальной геометрии в финансовую математику имеет разнообразные применения в различных областях финансов, включая ценообразование активов, управление рисками, оптимизацию портфеля и анализ микроструктуры рынка. Фрактальные методы используются для моделирования и прогнозирования доходности активов, определения рыночных режимов и их сдвигов, оценки показателей волатильности и риска, а также разработки торговых стратегий. Фрактальная геометрия также дает представление о возникновении рыночных аномалий, таких как пузыри, крахи и стадное поведение, проливая свет на механизмы, лежащие в основе этих явлений.

Проблемы и будущие направления. Несмотря на перспективность фрактальной геометрии в финансовой математике, остается несколько проблем в ее практической реализации и эмпирической проверке. Оценка фрактальных размерностей и мультифрактальных параметров на основе финансовых данных может быть чувствительной к выборке данных, выбору параметров и спецификации модели, что приводит к потенциальным систематическим ошибкам и неопределенностям. Более того, интерпретация результатов, основанных на фракталах, может быть неоднозначной и неправильной, что требует тщательной проверки и анализа чувствительности. Будущие направления исследований по интеграции фрактальной геометрии в финансовую математику включают разработку более надежных методов оценки, исследование альтернативных фрактальных моделей и интеграцию фрактальных методов с другими количественными методами, такими как машинное обучение и вычислительные финансы.

Заключение. Интеграция моделей фрактальной геометрии в финансовую математику представляет собой многообещающий путь для улучшения нашего понимания финансовых рынков и улучшения управления рисками и инвестиционных стратегий. Включив фрактальные методы, такие как анализ фрактальных размерностей, мультифрактальное моделирование и гипотезу фрактального рынка, исследователи и практики могут получить более глубокое понимание сложной динамики и неравномерностей финансовых данных.

Список использованной литературы:

1. Mandelbrot, B.B. (1982). The Fractal Geometry of Nature. W. H. Freeman.

2. Peters, E.E. (1994). Fractal Market Analysis: Applying Chaos Theory to Investment and Economics. John Wiley & Sons.

3. Falconer, K. (2013). Fractal Geometry: Mathematical Foundations and Applications. John Wiley & Sons.

УДК 51.017

Чарыева К.О.

Преподаватель, Педагогическое училище имени Хыдыра Дерьяева,

г. Ашхабад, Туркменистан Чарыева О.О.

Преподаватель, Туркменский государственный университет имени Махтумкули,

г. Ашхабад, Туркменистан

ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ И ПРИЛОЖЕНИЙ ПРИБЛИЖЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ В СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ

Аннотация

Данная работа посвящена исследованию методов и приложений приближенных вычислений в

СТРОИТЕЛЬСТВО И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Бяшимов П., Какабаева М., Довлетгельдыев Ы., Ораев М.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Бяшимов П., Какабаева М., Довлетгельдыев Ы., Ораев М.

Текст научной работы на тему «СТРОИТЕЛЬСТВО И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ»