ОСОБЕННОСТИ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

Автоматизированные информационные системы получили значительное развитие в последние десятилетия, сейчас они широко применяются в различных областях. Без автоматизированных информационных систем невозможно представить совершенствование способов хранения и представления знаний, развития сетевых технологий и инструментов программирования, а также методов работы с искусственным интеллектом и облачные вычисления.

Современные разработки в области искусственного интеллекта повышают требования к информационным системам и ведут к модернизации старых и созданию новых видов информационных систем – интеллектуальных информационных систем, экспертных систем, систем поддержки принятия решений и т.д. [2]

Для наибольшей эффективности использования информации, которая была накоплена и сформирована в электронном виде, применяется интеграция и единые процессы обработки и форматы хранения. Это стало шагом к развитию технологий, в основе которых лежит интеллектуальный анализ данных. Идея создания общей интегрированной системы интеллектуального хранилища данных становится все более актуальной в настоящее время.

Система интеллектуальной обработки данных является программно-аппаратной составляющей системы интеллектуального хранилища данных. От особенностей системы интеллектуальной обработки данных зависит то, какие методологии и технологии будут применяться при ее разработке. Стоит отметить, что процесс проектирования таких систем во многом отличается от процессов разработки иных информационных систем. Эти отличия связаны с тем, что системы интеллектуальной обработки данных представляют собой не что иное, как интеллектуальные информационные системы, которые построены на методах и принципах искусственного интеллекта и, соответственно, требуют иных специальных подходов и технологий, отличающихся от типичных способов разработки информационных систем [1]. Повсеместное распространение применения разработок искусственного интеллекта приводит к тому, что к таким системам предъявляются те же требования, что и к традиционным программным продуктам.

Длительность и трудоемкость разработки и реализации проектов интеллектуальных информационных систем является еще одной отличительной чертой систем интеллектуальной обработки данных. К тому же, такие проекты нередко требуют использования необычных методов и технологий для достижения цели, которые не стандартизованы в надлежащей мере. Таким образом, скорость выполнения работ, их эффективность и качество зависят от навыков и профессионализма разработчика системы. Выбор средств и инструментов разработки, которые будут использованы при проектировании, являются еще одной проблемой реализации, так как современные системы обработки данных основываются на принципах интеллектуального анализа. Для более полного представления о системе интеллектуальной обработки данных как инструменте поддержки принятия решений выделим следующие признаки:

- предоставление возможности решать задачи широкого спектра в некоторой неформализованной проблемной области;

- возможность извлечения знаний из данных (data mining) и представление их в виде формализованных моделей знаний;

- использование инструментов для создания моделей механизмов интеллектуальной деятельности человека;

- применение знаний о предметной области;

- использование эвристических методов решения поставленных задач;

- возможность объяснять полученные решения;

- высокая производительность.

Технология облачных вычислений

Облачные вычисления – это технология распределённой обработки данных, в которой компьютерные ресурсы и мощности предоставляются пользователю как интернет-сервис [3].

Американский институт стандартов и технологий сформировал правила, согласно которым сервис может считаться облачным. Услуги, которые предоставляет облако, подразделяют на три группы:

- infrastructure as a service – инфраструктура как услуга;

- platform as a service – платформа как услуга;

- software as a service – программное обеспечение как услуга.

Платформа интеллектуального анализа данных.

Разрабатываемая платформа обладает следующими возможностями:

- рабочее пространство (аутентификация и авторизация, средства загрузки и редактирования файлов);

- набор готовых подсистем анализа и алгоритмов;

- средства построения автоматического коллективного решения на основании алгоритмов;

- инструменты для анализа эффективности обучения на основе данных;

- импорт и экспорт исходных данных и результатов обучения;

- инструменты визуализации результатов анализа.

В случае возможности расширения функциональности платформы, она может располагать следующими возможностями:

- инструменты для написания алгоритмов на основе метаязыка;

- возможность делиться созданным алгоритмами с помощью публичного доступа;

- средства для построения сценариев с использованием созданных алгоритмов анализа;

- интеграция с бизнес-процессами пользователей и заказчиков;

- работа с сервером через API (автоматизированный ввод данных в СИОД).

Стратегический план разработки

Система интеллектуальной обработки данных является программно-аппаратной составляющей системы интеллектуального хранилища данных, которая поддерживает различные методы распознавания, языки и форматы представления данных и способы анализа этих данных. Аппаратное обеспечение, обладающее высокой производительностью, предназначено для решения большого диапазона задач анализа данных и должно иметь возможность расширения функциональности системы.

Система интеллектуальной обработки данных поддерживает технологии облачных вычислений и предоставляет следующие виды услуг:

- software as a service – ПО как сервис

- infrastructure as a service – инфраструктура как сервис

- platform as a service – платформа как сервис

Для проектируемой системы интеллектуальной обработки данных характерны следующие черты:

- доступ к системе с помощью сети Интернет (использование веб-интерфейса, шифрование при работе с конфиденциальной информацией); [3]

- для получения большей части услуг и ресурсов системы необходима регистрация пользователя в системе;

- использование в системе концепции «проектов» (создание проектов, назначение участников и прав доступа, аренда услуг и ресурсов);

- предоставление программного интерфейса (взаимодействие по протоколу HTTP);

- возможность использовать систему локально, без подключения к сети Интернет;

- поддержание возможности расширения функциональности системы;

Основные функции системы интеллектуальной обработки данных:

- предоставление возможности решения задач в областях статистической обработки данных, распознавания образов и идентификации объектов, прогнозирования и извлечения знаний из данных и текстов;

- поддержание различных способов загрузки данных и форматов данных;

- предоставление инструментов визуализации исходных данных и результатов обработки;

- для обучения пользователей применяются различные встроенные электронные учебники и справочники, а также тесты;

- использование различных коммуникационных сервисов для общения пользователей.

Система управления.

Система управления сайтом используется для автоматизации работы с макетами страниц, формами ввода и вывода данных, общей структурой сайта, его наполнением, разграничением прав доступа пользователей.

Разработка интеллектуального хранилища знаний и создание системы интеллектуальной обработки данных с использованием технологий искусственного интеллекта, различных методов анализа данных и способов представления информации будут являться инструментом для увеличения эффективности как в научной и инновационной деятельности, так и в других отраслях, где необходимы подобные системы анализа.

Список литературы:

1. Интеллектуальные информационные системы: Интеллектуальная информационная технология. Экспертные системы: Учеб. пособие / Д. В. Гаскаров, Д. В. Сикулер, В. В. Фомин, И. К. Фомина. СПб.: СПГУВК, 2004. - 362 с.
2. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э. В. Попова. М.: Радио и связь, 1990. - 464 с.
3. Глазунов С. Облачные технологии. Бизнес в облаках [Электронный ресурс] / Контур. URL: https://kontur.ru/articles/225 (дата обращения: 02.04.2018).
4. Марманис X., Бабенко Д. Алгоритмы интеллектуального Интернета: Пер. с англ. СПб.: Символ-Плюс, 2011. - 480 с.