50 Інтелектуальні комп'ютерні системи

Сучасні комп'ютерні системи (КС) є складними апаратно–програмними комплексами, що постійно вдосконалюються, розвиваються та модернізуються. Використання КC у провідних високотехнологічних сферах господарської діяльності суспільства: зв'язок, медицина, банківська справа, системи управління складними технологічними процесами, тощо, вимагає забезпечення високого рівня надійності функціювання КС та їх компонентів. Одним із засобів підвищення надійності є розроблення і впровадження ефективних апаратно-програмних засобів діагностування КС.

Особлива увага забезпеченню надійності має приділятися на етапі експлуатації КС. Цей етап життєвого циклу характеризується рядом особливостей, що ускладнюють організацію процесу діагностування, а саме слабкий інформаційний зв'язок етапу експлуатації КС з попередніми етапами життєвого циклу (проектування та виробництва), неповнота та неточність діагностичної інформації, низький рівень контролепридатності КС та їх складових, відсутність або відносно висока вартість діагностичних програм та апаратних засобів діагностування КС, відсутність технічної документації. Це призводить до ускладнення процесу діагностування КС на етапі експлуатації. Вартість виявлення несправних компонентів КС зростає на порядки при переході з нижчих рівнів на більш високі. Технічне обслуговування сучасних комп’ютерних пристроїв та технічних систем, що побудовані на їх основі, складає біля 50 % вартості таких систем. За цих умов все більшої ваги набуває діагностичне забезпечення, яке своєчасно інформує спеціаліста про поточний стан КС та видає прогноз стану на найближчий час. Перспективним напрямком розвитку засобів технічного діагностування є використання у їх складі компонентів штучного інтелекту: продукційних правил, нечіткої логіки, штучних нейронних мереж, генетичних алгоритмів. Відомі засоби технічного діагностування КС, що використовують інтелектуальні компоненти, орієнтовані на вирішення окремих вузькоспеціалізованих діагностичних задач і не забезпечують достатнього рівня універсальності, тому проблема підвищення ефективності діагностування КС за рахунок розроблення та вдосконалення інтелектуальних засобів є актуальною і потребує подальших досліджень. У ряді випадків ця проблема вирішується шляхом розроблення нових теоретичних основ технічного діагностування з врахуванням впливу інтелектуалізації на реалізацію процесу діагностування.

Отже, підвищення ефективності процесу діагностування КС на етапі експлуатації в умовах неповноти діагностичної інформації за рахунок розвитку теоретичних основ, методів та засобів інтелектуального діагностування є актуальною науково-прикладною проблемою, вирішенню якої присвячена ця робота.

На сьогодні невирішеними залишаються задачі розвитку теорії інтелектуального діагностування КС, побудови ефективних структур засобів діагностування та моделей КС у їх складі, універсалізації та збільшення термінів експлуатації систем технічного діагностування та надбаних ними експертних знань. Не вироблено формалізованої методології та відповідних стратегій інтелектуалізації методів та процесу діагностування КС. Продовження наукових досліджень у напрямку інтелектуалізації діагностування КС підтверджується вимогами одержаних практичних результатів.

Тому актуальним є вирішення науково-прикладної проблеми інтелектуалізації процесу діагностування, що забезпечить підвищення його ефективності за рахунок підвищення достовірності в умовах неповноти діагностичної інформації на етапі експлуатації КС.