Современный этап развития вычислительных технологий характеризуется стремительным ростом производительности вычислительных средств и объемов обрабатываемых данных. Эти факторы обусловили широкое внедрение методов машинного обучения в различные области, включая системы управления сложными техническими объектами. В настоящее время такие методы используются не только для анализа данных, но и для формирования управляющих воздействий в динамических и слабо формализуемых системах [1].

Большинство современных объектов управления обладают нелинейной структурой, высокой размерностью и изменчивыми параметрами. В подобных условиях классические методы управления, основанные на точных математических моделях, зачастую демонстрируют недостаточную эффективность. Это приводит к росту интереса к интеллектуальным системам управления, способным адаптироваться к изменениям среды за счет использования алгоритмов машинного обучения.

Современное состояние и развитие технологий машинного обучения

Машинное обучение представляет собой совокупность методов искусственного интеллекта, направленных на автоматическое выявление закономерностей в данных и последующее использование этих закономерностей для прогнозирования и принятия решений. В зависимости от способа организации процесса обучения выделяют обучение с учителем, без учителя и с подкреплением. Каждый из этих подходов находит применение при решении задач управления [2].

Одним из наиболее активно развивающихся направлений является глубокое обучение, основанное на использовании многослойных нейронных сетей. Подобные модели обладают высокой аппроксимирующей способностью и эффективно применяются для обработки сложных сигналов, временных рядов и многомерных данных, характерных для реальных управляемых процессов.

Особое значение в задачах управления имеет обучение с подкреплением. В рамках данного подхода система формирует стратегию управления на основе оценки последствий собственных действий. Это позволяет создавать алгоритмы, способные самостоятельно оптимизировать поведение в изменяющейся среде, что особенно актуально для автономных, робототехнических и киберфизических систем [3].

Качество работы алгоритмов машинного обучения сильно зависит от характеристик исходных данных. Для корректного обучения необходимы репрезентативные и достоверные данные, охватывающие различные режимы работы объекта. Шумы, пропуски или искажения снижают точность прогнозов и качество управляющих решений.

Ключевую роль играет этап предобработки данных, включающий очистку, нормализацию и выявление аномалий. В современных системах управления эти процедуры часто автоматизированы, что повышает надежность алгоритмов и снижает влияние помех.

Интеллектуальные системы управления и их особенности

Интеллектуальные системы управления характеризуются способностью анализировать поступающую информацию, прогнозировать развитие ситуации и принимать решения с учетом накопленного опыта. В отличие от традиционных подходов, такие системы могут изменять свои параметры и структуру непосредственно в процессе эксплуатации, что обеспечивает более высокую устойчивость и гибкость управления [4].

К числу основных свойств интеллектуальных систем управления относятся адаптивность, способность функционировать при неполной информации и устойчивость к внешним возмущениям. Применение методов машинного обучения позволяет реализовать данные свойства без необходимости построения точных априорных моделей управляемого объекта.

Практическое использование интеллектуальных систем управления наблюдается в промышленной автоматизации, энергетике, транспортных комплексах и системах умного города. В этих областях применение машинного обучения способствует повышению точности регулирования, снижению эксплуатационных затрат и увеличению уровня безопасности.

Влияние машинного обучения на будущее интеллектуальных систем управления

Интеграция методов машинного обучения в системы управления приводит к изменению традиционных подходов к их проектированию. Управляющие алгоритмы становятся более гибкими и получают возможность самообучения на основе данных, поступающих в ходе эксплуатации системы [5].

Для критически важных объектов управления большое значение имеет возможность объяснения принимаемых системой решений и обеспечение устойчивой работы интеллектуальных алгоритмов. Одним из перспективных направлений является разработка интерпретируемых моделей машинного обучения, повышающих прозрачность работы интеллектуальных систем и уровень доверия к ним. Увеличение прозрачности интеллектуальных алгоритмов способствует повышению доверия к автоматизированным системам управления и упрощает их внедрение в практику.

Таким образом, развитие технологий машинного обучения оказывает существенное влияние на формирование интеллектуальных систем управления нового поколения. Использование данных методов позволяет повысить эффективность и адаптивность управления сложными объектами в условиях неопределенности, что подтверждает актуальность рассматриваемой тематики.

Литература:

1. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. — М.: Вильямс, 2020.
2. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. — MIT Press, 2016.
3. Sutton R., Barto A. Reinforcement Learning: An Introduction. — MIT Press, 2018.
4. Попов А. Н. Интеллектуальные системы управления. — М.: Наука, 2019.
5. Жуков В. П. Машинное обучение в задачах управления // Молодой ученый. — 2023. — № 15. — С. 45–48.