Nº 3 (2022)

Capa

Edição completa

System, Evolutionary, Cognitive Modeling

Data Science: Methodology, Main Directions, Problems and Perspectives

Gorodetsky V.

Resumo

Data science as a special science has appeared in the early 2000s. It’s appearence was a kind of response of the scientific community to the challenges of big data. It has now reached a level of maturity that makes it a science, playing an important and indispensable role in the cluster of information sciences dealing with the problems of data collection, storage, presentation and use. The paper outlines the boundaries of data science in relation to artificial intelligence. It describes the multiple two-way relationships of data science and other related sciences dealing with data, and in brief introduces to the data science methodology and its main scientific fields. Finally, the paper indicates the main sources of challenges and difficult problems thouse are expected to be solved by the data science.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKING. 2022;(3):3-20
pages 3-20 views

Information-Logical Model of Scientific and Technological Potential of Preventive and Personalized Medicine

Petrovsky A., Pronichkin S., Shepelev G.

Resumo

Personalization of medicine is a modern concept of health care. The paper outlines the goals and objectives of preventive and personalized medicine. A multi-level hierarchical information-logical structure has been formed for system modeling of development trends in preventive and personalized medicine. Methods for multi-aspect evaluation and selection of promising high technologies in preventive and personalized medicine are proposed.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKING. 2022;(3):21-35
pages 21-35 views

Decision Support Systems

Neuro-Symbolic Artificial Intelligence in Collaborative Decision Support Systems

Smirnov A., Ponomarev A., Shilov N., Levashova T.

Resumo

The paper discusses the requirements for collaborative human-machine decision support systems and the problems that arise during their creation. The methods of neuro-symbolic artificial intelligence can help to resolve some of these problems. The analysis of modern results in the field of ontology-oriented neuro-symbolic artificial intelligence is carried out, primarily aimed at explaining neural network models using ontologies and using symbolic knowledge to improve the efficiency of neural network models. A conceptual model of a collaborative human-machine decision support system based on ontology-oriented neuro-symbolic intelligence is proposed.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKING. 2022;(3):36-50
pages 36-50 views

Intelligent Recommender Systems for Medicine: Peculiarities and Limitations

Kobrinsky B.

Resumo

A particularity of intelligent recommender systems for the medical subject area is the need to take into account numerous diverse signs, and the limitation is due to the need to control recommendations issued by a physician. Direct transmission of recommendations to the user is not possible, since it is necessary to ensure the safety of the patient during their implementation. The absence of deviations in health unknown to the individual at the input of the system can threaten with irreversible consequences. This must be taken into account in the architecture of recommender systems for health protection.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKING. 2022;(3):51-62
pages 51-62 views

Optimal and Rational Choice

Pareto Set Reduction Based on Information about a Type-2 Fuzzy Preference Relation. Algorithm Description

Baskov O.

Resumo

A multicriteria choice problem is considered in a case when preferences of a decision maker are expressed with a type-2 fuzzy binary relation. An algorithm for Pareto set reduction based on fuzzy quanta of information about preferences of the decision maker is presented. An example of its application is also discussed.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKING. 2022;(3):63-71
pages 63-71 views

Application of Pareto Frontier in Searching for Compromise Rules of Lake Baikal's Level Control

Lotov A., Ryabikov A., Bolgov M., Buber A.

Resumo

Computer decision support technique for the search for compromise rules of Lake Baikal's level control and of Angara River water resovoir cascade control is described. The proposed technique takes into account presence of contradictory requirements that give rise to the vector of decision criteria. The technique is based on dialogue Pareto frontier visualization. It supports the experts in the process of searching for efficient tradeoff among requirements and helps to justify their choice. By using the technique, a compromise cascade control rule was constructed that corresponds to all principle requirements and is used now as a basis of governmental documents concerning water resources control of the Angara River basin.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKING. 2022;(3):72-87
pages 72-87 views

Multi-Criteria Assessment of Publication Effectiveness of Organization Scientific Departments

Bakanova N.

Resumo

The article considers a new approach to the multi-criteria assessment of publication effectiveness of organization scientific departments using information resources that include data on employees’ publications, and the method ARAMIS for group verbal decisionanalysis. The information service is designed to generate reports on the results of organization scientific activities.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKING. 2022;(3):88-95
pages 88-95 views

Analysis of Textual and Graphical Information

Method for Training Decision Trees with Non-Linear Splitters

Devyatkin D., Grigoriev O.

Resumo

Univariate decision trees, used in the processing of sparse large dimentional data, have low computational efficiency. Multivariate decision trees are more expressive when classifying data, but overfit on small datasets. The paper proposes a method for learning trees with multidimensional nonlinear splitters, which improves the accuracy of classification on sets of images and texts. This is achieved by jointly optimizing the distance from the objects of the training dataset to the separating hyperplane and the data impurity criterion when building each node of the tree. Test results confirm the effectiveness of the method.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKING. 2022;(3):96-105
pages 96-105 views

Methods for Combining Multiple Text Recognition Results

Arlazarov V.

Resumo

The task of per-frame combination of text recognition results from multiple images is an important component of video stream document recognition systems. Currently there is no unified approach to solving this problem which would yield a high precision of text recognition. In this paper a comparative study is presented of known approaches to the combination of recognition results for identity document fields. It was demonstrated that different approaches are advantageous on different parts of the data sets, while a sepection of the potential best single result can still significantly outperform all the analyzed methods.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKING. 2022;(3):106-116
pages 106-116 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».