Ситуаційні центри та системи прийняття рішень. Інноваційні технології національної безпеки

Анотація

У статті розглядаються сучасні підходи до організації та функціонування ситуаційних центрів (СЦ). Особлива увага приділяється архітектурі та компонентам СЦ, технологіям збору та обробки даних, а також застосуванню машинного навчання та штучного інтелекту (ШІ) у системах підтримки прийняття рішень. Технології збору та обробки даних відіграють критичну роль у роботі ситуаційних центрів. У статті розглядаються сучасні підходи до збору даних, включаючи використання супутникових знімків та інших сенсорів. Машинне навчання та штучний інтелект є невід’ємною частиною систем підтримки прийняття рішень у ситуаційних центрах. Чат-боти та віртуальні помічники є важливими інструментами у ситуаційних центрах, забезпечуючи автоматизацію взаємодії з користувачами та підтримку прийняття рішень. Описуються приклади їх застосування для консультацій, моніторингу та оперативного реагування на інциденти. Розробка принципово нових підходів до створення систем ІІ є однією з центральних тем статті. Розглядаються багатозв’язкові, багатовимірні, рецепторно-ефекторні нейроподібні мережі, що ростуть (ммрен-РС), як перспективна технологія, яка перевершує традиційні методи машинного навчання. У статті описуються унікальні можливості ммрен-РС, включаючи адаптивність, самоорганізацію та ефективність обробки інформації в реальному часі, обговорюються потенційні переваги від інтеграції та використання ммрен-РС у ситуаційних центрах. Наголошується на важливості цих переваг для урядових та військових СЦ, особливо в умовах військового протистояння. Аналізуються переваги та недоліки традиційних методів машинного навчання та ШІ порівняно з ммрен-РС. Автори статті вважають, що для остаточної перевірки ефективності та потенціалу ммрен-РС необхідно створення прототипу інтелектуальної системи, аналогічної до біологічного мозку. На закінчення автори підкреслюють, що ммрен-РС відкривають нові горизонти в галузі інтелектуальних систем, надаючи потужні інструменти для обробки, аналізу та класифікації інформації, представленої в    багатовимірних вимірах.