2588-0101 Вестник Евразийской науки The Eurasian Scientific Journal ООО «Издательство «Мир науки» https://esj.today/101ECVN623.html Применение технологий искусственного интеллекта в инновационной деятельности промышленных предприятий Application of artificial intelligence technologies in the innovative activities of industrial enterprises Комаров Николай Михайлович Комаров Николай Михайлович Komarov Nikolai Mikhaylovich Nikolai_komarov@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-2431-6195 Пащенко Денис Святославович Пащенко Денис Святославович Pashchenko Denis Svyatoslavovich denpas@rambler.ru https://orcid.org/0000-0001-9089-8173 ФГУП «Центральный научно-исследовательский институт «ЦЕНТР» (Москва, Россия) Central Research Institute «CENTER» (Moscow, Russia) Независимый исследователь в области разработки ПО 26 02 2024 2023 15 6 101ECVN623 28 12 2023 16 02 2024 2023 Комаров Николай Михайлович, Пащенко Денис Святославович Komarov Nikolai Mikhaylovich, Pashchenko Denis Svyatoslavovich CC BY 4.0 https://esj.today/101ECVN623.html

Искусственный интеллект играет ключевую роль в инновационной деятельности промышленных предприятий, представляя собой важное направление технологического развития в рамках 4-й Промышленной революции. В течение полувекового процесса развития ИИ-технологий, машинного обучения и роста вычислительных возможностей современные многослойные нейронные сети уже стали эффективными инструментами моделирования сложных функций контроля и управления в технологичных отраслях промышленности. На фоне текущих тенденций, парадигма «Промышленность 4.0» интегрирует искусственный интеллект, интернет вещей, анализ больших данных и другие технологии для создания интеллектуальных производственных систем. Проекты «умного завода», «умной шахты» и другие активно реализуются по всему миру, ключевую роль в них играют инструменты искусственного интеллекта. В статье представлены результаты исследования 2023 года, в котором проанализирован уровень востребованности ИИ-инструментов в проектах цифровой трансформации промышленных предприятий, сделаны выводы о необходимости увеличения капитальных инвестиций в данном направлении в условиях сложных рисков в российской экономике.

Artificial intelligence plays a key role in the innovative activities of industrial enterprises, representing an important direction of technological development within the framework of the 4th Industrial Revolution. Over the course of half a century of development of AI technologies, machine learning and the growth of computing capabilities, modern multilayer neural networks have already become effective tools for modeling complex control and management functions in technological industries. Against the backdrop of current trends, the Industry 4.0 paradigm integrates artificial intelligence, Internet of Things, big data analytics and other technologies to create intelligent manufacturing systems. «Smart factory», «smart mine» and other projects are actively being implemented around the world, with artificial intelligence tools playing a key role in them. The article presents the results of a 2023 study, which analyzes the level of demand AI tools in projects of digital transformation of industrial enterprises, conclusions were drawn about the need to increase capital investments in this direction in the face of complex risks in the Russian economy.

 Ключевые слова искусственный интеллект промышленность цифровая трансформация технологии экономика Промышленность 4.0 Промышленность 3.0 нейронные сети Keywords artificial intelligence industry digital transformation technologies economy Industry 4.0 Industry 3.0 neural networks Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта / Гл. ред. И.Б. Фёдоров. — М.: Изд-во МГТУ имени Н.Э. Баумана, 2001. — 352 с. Сабании В.Р. Автоматические системы регулирования на основе нейросетевых технологий / В.Р. Сабанин, Н.И. Смирнов, А.И. Репин // Труды Международной научной конференции Control-2003. М.: Издательство МЭИ, 2003. С. 45–51. Баскин И.И., Палюлин В.А., Зефиров Н.С. Применение искусственных нейронных сетей в химических и биохимических исследованиях // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 2. Химия. 1999. Т. 40. № 5. Боженко, П.П. Краткая характеристика нейронных сетей. Реализация расширяемой нейронной сети / П.П. Боженко, Р.У. Стативко // Вестник молодёжной науки России. — 2019. — № 5. — С. 1. — EDN SDFVWR. Доржиева В.В. Национальные приоритеты развития промышленного искусственного интеллекта в условиях новых технологических вызовов // Вопросы инновационной экономики. — 2022. — Том 12. — № 1. — С. 111–122. — doi: 10.18334/vinec.12.1.114205. Ларан, А.А. Теоретико-правовые подходы к пониманию искусственного интеллекта: понятие, виды и существенные признаки искусственного интеллекта / А.А. Ларан // Студенческий. — 2021. — № 36-3(164). — С. 50–55. — EDN SOUMVB. Джексон П. Введение в экспертные системы = Introduction to Expert Systems. — 3-е изд. — М.: Вильямс, 2001. — С. 624. ISBN 0-201-87686-8. Багаев, И.И. Анализ понятий нейронная сеть и сверточная нейронная сеть, обучение сверточной нейросети при помощи модуля TensorFlow / И.И. Багаев // Математическое и программное обеспечение систем в промышленной и социальной сферах. — 2020. — Т. 8, № 1. — С. 15–22. — DOI 10.18503/2306-2053-2020-8-1-15-22. — EDN IZBILN. Васеев И.Е., Годунова Е.А., Санатов Д.В., Семенова М.А., Харитонов М.А. Источники новых индустрий. Искусственный интеллект в промышленности. Выпуск 3. Экспертно-аналитический доклад. СПб., 2022. 46 с. URL: https://spb.energy/wp-content/uploads/2022/06/Искусственный-интеллект-в-промышленности.pdf ISBN 978-5-9909736-4-0. (дата обращения: 09.11.2023). Crevier D. (1993) AI: The Tumultuous Search Artificial Intelligence — New York, NY: BasicBooks. Р. 399 — ISBN 0-465-02997-3. Комаров Н.М., Пащенко Д.С. Повышение скорости внедрения инноваций в промышленности в условиях цифровизации // Вестник евразийской науки. — 2023. — Т. 15. — № 2. — URL: https://esj.today/PDF/68ECVN223.pdf.