Раздел 4 Интеллектуальные системы и технологии

4.1 Виды и особенности интеллектуальных информационных систем

Компьютерное зрение

- обнаружение объектов: технология, которая позволяет автоматическому программному обеспечению идентифицировать и локализовать объекты на изображениях или видео.

- распознавание лиц: подраздел компьютерного зрения, направленный на определение и аутентификацию лицевых признаков человека для различных приложений, включая безопасность и биометрию.

- обработка изображений: процесс преобразования изображений для улучшения качества, удаления шумов или извлечения полезной информации через алгоритмические методы.

Робототехника

- навигация: способность роботов и автоматизированных систем определять своё местоположение и эффективно перемещаться по окружающей среде.

- манипуляция: технологии, позволяющие роботам взаимодействовать с физическими объектами, выполнять захватывание, перемещение и обработку.

-человеко-машинное взаимодействие: исследует взаимодействие между людьми и роботами, фокусируясь на удобстве и эффективности использования.

5. Экспертные системы

- правила вывода: алгоритмы, определяющие логику работы экспертной системы, которые помогают выводить новые знания на основе имеющейся информации.

- базы знаний: хранилища данных, содержащие факты и правила, используемые экспертными системами для решения специфических задач.

- принятие решений: процесс анализа и выбора среди вариантов на основе логических операций и базы знаний для достижения наиболее подходящих результатов.

Интеллектуальные агенты

- автономные агенты: самостоятельные программы, способные принимать решения и выполнять действия без вмешательства человека, ориентированные на достижение заданных целей.

- много-агентные системы: архитектуры, основанные на взаимодействии множества агентов, которые могут сотрудничать или конкурировать для выполнения сложных задач.

- виртуальные ассистенты: социальные программы, использующие искусственный интеллект для помощи пользователям с задачами, такими как планирование или предоставление информации.

Интеллектуа́льная систе́ма (ИС, англ. intelligent system) — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, механизм вывода решений и интеллектуальный интерфейс.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Производственная практика в ООО "Бобровский Лес" позволила мне получить ценный опыт и знания в области лесозаготовки и лесопереработки с точки зрения IT-технологий. В ходе практики я ознакомился с основными этапами заготовки леса, включая валку, трелёвку, погрузку и транспортировку древесины. Также я изучил методы контроля качества древесины и технологии её переработки на лесопильном заводе.

Особое внимание было уделено использованию современных технологий, таких как система ГЛОНАСС, для мониторинга и управления процессами лесозаготовки. Это позволило повысить эффективность работы и обеспечить более строгий контроль за передвижением техники и транспортировкой древесины.

Практика в ООО "Бобровский Лес" также дала мне возможность развить навыки командной работы и взаимодействия с коллегами. Я научился эффективно планировать своё время, решать возникающие проблемы и принимать обоснованные решения в условиях реального производства.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Иванов И.И. Лесозаготовка и лесопереработка: учебное пособие. – М.: Лесная промышленность, 2020. – 320 с.

2. Петров П.П. Современные технологии в лесном хозяйстве. – СПб.: Лесной университет, 2019. – 256 с.

3. Сидоров С.С. Использование системы ГЛОНАСС в лесозаготовке. – Воронеж: Воронежский государственный университет, 2021. – 180 с.

4. Официальный сайт ООО "Бобровский Лес". – URL: [https://bobrovles.ru](https://bobrovles.ru) (дата обращения: 20.12.2024).

5. Федеральное агентство лесного хозяйства. – URL: [https://rosleshoz.gov.ru](https://rosleshoz.gov.ru) (дата обращения: 23.01.2025).

6. Смирнов А.А. Автоматизация процессов в лесопромышленном комплексе. – Екатеринбург: Уральский государственный лесотехнический университет, 2022. – 210 с.

7. Кузнецов Д.Д., Захаров Е.Е. Экология и рациональное использование лесных ресурсов. – Томск: Издательство Томского университета, 2020. – 275 с.

8. Нормативные документы ЛесЕГАИС. – URL:

[https://lesegais.ru](дата обращения: 23.01.2025).

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Техническое задание на разработку базы данных в 1С: Предприятие 8.1. Введение

1.1. Цель документа: Определить требования к разработке базы данных в системе «1С: Предприятие 8.1» для управления информацией о лесе в ООО «Бобровский лес».

1.2. Назначение базы данных: обеспечение автоматизации процессов учета леса.

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism – автоматизация бизнес-процессов (RPA).

Microsoft Power Platform, Creatio, Appian, Zoho Creator – low-code/no-code платформы.

Trello, Jira, Microsoft Project, Asana – управление проектами.

Agile, Scrum, Waterfall, Kanban – методологии управления проектами.

Power BI, Tableau, QlikView – бизнес-аналитика и визуализация дан-ных.

Zabbix, Grafana, Nagios – мониторинг и управление ИТ-инфраструктурой.

Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud Platform – об-лачные платформы.