Particularities of the introduction of neural networks and artificial intelligence systems at power companies

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The theoretical foundations necessary to identify the features of neural networks and artificial intelligence systems in the digital transformation of the electric power industry are presented. The need for such a study is caused by the difficulties of implementing end-to-end digital technology in all companies, including the electric power industry. Neural networks and artificial intelligence systems allow to automate most of the repetitive intellectual work. Such routine activities can be performed by neural networks and artificial intelligence more efficiently. Modern chatbots and other prototypes of future more advanced artificial intelligence systems have shown their high efficiency. A partial problem lies in the fact that most managers of the electric power industry and other managers do not have the competencies necessary to use neural networks and artificial intelligence in practice. The refusal of unfriendly countries to supply new information technology necessary for the normal operation of neural networks and artificial intelligence systems is another problem. Traditional information processing in existing management systems does not allow for an economic breakthrough and a rapid digital transformation. In addition, the analysis of methods of description and formalization of neural networks and artificial intelligence systems for further use in automated complexes of the power companies was carried out.

About the authors

Nikolay Vladimirovich Unizhaev

National Research University “Moscow Power Engineering Institute”

Email: UnizhayevNV@mpei.ru
профессор кафедры безопасности и информационных технологий, кандидат технических наук, доцент

References

  1. Указ Президента РФ от 02.07.2021 N 400 «О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации». Консультант Плюс. [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/ (дата обращения: 05.12.2022).
  2. Василевская Л.Ю. «Искусственный интеллект» и технологии «искусственного интеллекта»: общее и особенное в гражданско-правовой регламентации // Хозяйство и право. – 2021. – № 11(538). – c. 3-19.
  3. Галикеева Н.Н., Фархиева С.А. О национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 года в РФ и федеральном проекте «искусственный интеллект» // Современная школа России. Вопросы модернизации. – 2021. – № 3-1(36). – c. 186-188.
  4. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. – 252-255 c.
  5. Ивлиев Г.П., Егорова М.А. Юридическая проблематика правового статуса искусственного интеллекта и продуктов, созданных системами искусственного интеллекта // Журнал российского права. – 2022. – № 6. – c. 32-46. – doi: 10.12737/jrl.2022.060.
  6. Панина О.В., Аржанова М.О., Базанова А.Г. Инновационное государство // Инновационное развитие современной науки: Сборник статей Международной научно-практической конференции. Уфа, 2015. – c. 168-171.
  7. Трифонов П.В. Анализ управления проектами посредством моделей зрелости // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2017. – № 3. – c. 127-132.
  8. Унижаев Н.В. Особенности использования новых информационных технологий в учебном процессе специалистов по бизнес-аналитике // Информационные технологии в обеспечении федеральных государственных образовательных стандартов: Материалы Международной научно-практической конференции. Елец, 2014. – c. 351-356.
  9. Унижаев Н.В. Проблемы регулирования отношений с цифровыми финансовыми активами и валютами // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2022. – № 2-2. – c. 262-268. – doi: 10.17513/vaael.2085.
  10. Унижаев Н.В. Особенности моделирования угроз безопасности персональных данных для обеспечения достаточного уровня защищенности // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 1. – c. 95-110. – doi: 10.18334/vinec.12.1.114335.
  11. Хасанов Э.Р. Искусственный интеллект, а также результаты творческой деятельности искусственного интеллекта как объекты авторских прав // Аграрное и земельное право. – 2021. – № 4(196). – c. 14-18. – doi: 10.47643/1815-1329_2021_4_14.
  12. Большая российская энциклопедия: Нейронная сеть. / В 35 т. - М.: Большая российская энциклопедия, 2017.
  13. Broman S.H., Fletcher J. The changing nervous system: Neurobehavioral consequences of early brain disorders. - New York: Oxford University Press, 1999. – 428 p.
  14. Tatarinov V.V., Unizhaev N.V. Model for the formation of the requirements for information technology used in the digital economy ecosystem // International scientific and practical conference on modeling in education 2019: International Scientific and Practical Conference «Modeling in Education 2019». Moscow, 2019. – p. 112-117.– doi: 10.1063/1.5140159.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Unizhaev N.V.

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».