MATHEMATICAL MODELLING OF RF PLASMA AT LOW PRESSURES FOR CYLINDRIC VACUUM CHAMBER WITH CHARGED SPECIMAN

Для моделирования процессов в ВЧ-плазме пониженного давления с продувом газа разработана гибридная математическая модель при числах Кнудсена - для несущего газа. Модель включает начально-краевую задачу для кинетического уравнения Больцмана, описывающего функцию распределения несущего нейтрального газа, краевые задачи для уравнения неразрывности электронной, ионной и метастабильной компонент, уравнения сохранения энергии электронов, для ВЧ-уравнений Максвелла в форме телеграфных уравнений и уравнения Пуассона для потенциальной составляющей поля. Приводятся результаты расчета электрической напряженности, концентрации электронов, ионов и метастабилей, потенциальной составляющей электромагнитного поля в цилиндрической вакуумной камере. A hybrid mathematical model for the Knudsen numbers - for the carrier gas has been developed to simulate processes in a low pressure RF plasma with gas flow. The model includes an initial boundary value problem for the kinetic Boltzmann equation describing the distribution function of the carrier neutral gas, boundary value problems for the continuity equation of the electronic, ionic and metastable components, the electron energy conservation equations, for Maxwell’s RF equations in the form of telegraphic equations and the Poisson equation for the potential part of field. The results of the calculation of the electric intensity, the concentration of electrons, iones and metastables, the potential component of the electromagnetic field in a cylindrical vacuum chamber are presented.

MODERN STAGE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) DEVELOPMENT AND APPLICATION OF AI METHODS AND SYSTEMS IN POWER ENGINEERING

В статье анализируется ряд публикаций на эту тему, а также обобщаются результаты дискуссий на конференции «Знания, онтологии, теории» (Новосибирск, 8-12 ноября 2021 г.) и Круглом столе в ИСЭМ СО РАН «Искусственный интеллект в энергетике» (22 декабря 2021 г.). Рассматриваются понятия: сильный и слабый ИИ, объяснимый ИИ, доверенный ИИ. Анализируются причины «бума» вокруг машинного обучения и его недостатки. Сравниваются облачные технологии и технологии граничных вычислений. Определяется понятие «умный» цифровой двойник, интегрирующий математические, информационные, онтологические модели и технологии ИИ. Рассматриваются этические риски ИИ и перспективы применения методов и технологий ИИ в энергетике. The article analyzes a number of publications on this topic, and also summarizes the results of discussions at the conference "Knowledge, Ontology, Theory" (Novosibirsk, November 8-12, 2021) and the Round Table at the ISEM SB RAS "Artificial Intelligence in Energy" (December 22 2021). The concepts are considered: artificial general intelligence (AGI), strong and narrow AI (NAI), explainable AI, trustworthy AI. The reasons for the "hype" around machine learning and its disadvantages are analyzed. Compares cloud and edge computing technologies. The concept of "smart" digital twin, which integrates mathematical, informational, ontological models and AI technologies, is defined. The ethical risks of AI and the prospects for the application of AI methods and technologies in the energy sector are considered.

PROJECT LEARNING: CREATING A BIG DATA PROCESSING TOOLKIT FOR USE IN DATE JOURNALISM

В статье рассматривается проблема адаптации образовательной программы подготовки ИТ-специалистов к решению сложных инженерных и, одновременно, творческих задач, связанных с развитием дата-журналистики. В качестве источника больших данных используются открытые государственные данные о системе здравоохранения. В статье отражены отдельные положения проектного обучения, сформированного на стандартах проектной и системно-инженерной деятельности, а также на принципах проведения хакатонов, где главным приоритетом является интеллектуальная составляющая работы команды и ее идеи. Приведены некоторые результаты использования проектного обучения при взаимодействии студентов - будущих ИТ-разработчиков с журналистами и исследователями данных. Предложенный подход и полученные на его основе результаты проектного обучения могут использоваться при создании методических рекомендаций для разработки совместных междисциплинарных образовательных программ, объединяющих сферу подготовки будущих ИТ-специалистов и дата-журналистов. The article discusses the problem of adapting the educational program of training IT specialists to solving complex engineering and, at the same time, creative problems associated with the development of data journalism. Open government data on the health care system is used as a source of big data. The article proposes the main provisions of the approach to project training, formed on the standards of project and system engineering activities, as well as on the principles of conducting hackathons, where the main priority is the intellectual component of the team's work and its ideas. Some results of the use of project-based learning in the interaction of students - future IT developers with journalists and data researchers are presented. The proposed approach and the results of project training obtained on its basis can be used to create guidelines for the development of joint interdisciplinary educational programs that combine the field of training future IT specialists and data journalists.

DESIGN AND DEVELOPMENT OF INSTRUMENTAL TOOLS FOR SEMANTIC ANALYSIS OF BIG DATA SCIENTIFIC AND TECHNOLOGICAL SOLUTIONS IN THE FIELD OF ENERGY

В статье рассмотрены подходы к проектированию и реализации отдельных компонентов инструментальных средств для семантического анализа извлекаемой из открытых источников информации о научных и технологических решениях в области энергетики. Рассмотрена структура билингвистической онтологии, позволяющая решать задачу классификации информации с учётом ее представления в различных языках и синонимии. Рассмотрен подход к поиску и обработке информации из открытых источников, основанный на применении разработанных авторами средств семантического анализа, реализация которых выполнялась на Python с использованием библиотеки Natural Language Toolkit. The article discusses approaches to the design and implementation of individual components of instrumental tools for semantic analysis of information on scientific and technological solutions in the field of energy. This information has already been placed open sources. The structure of billinguistic ontology is considered, which makes it possible to solve the task of classifying information, taking into account its submission in various languages and synonyms. The authors reviewed the approach to the search and processing of information from open sources based on the use of semantic analysis developed by authors, the implementation of which was performed on Python using the Natural Language Toolkit library

TOWARDS IMPLEMENTATION OF COMPONENT-BASED MODELING IN THE PLATFORM FOR CREATING KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS

В статье исследуются проблемы автоматизации и интеллектуальной поддержки процесса математического и имитационного моделирования сложных объектов за счёт комбинации компонентно-ориентированного и онтологического подходов. В качестве основной прикладной области для применения обсуждаемых методов и средств предполагается использовать такое направление, как комплексное моделирование окружающей среды. В контексте изучаемых вопросов рассмотрены современные подходы к автоматизации компонентно-ориентированного моделирования. При интеграции компонентов-моделей в единую результирующую комплексную модель разработчику необходимо не только обеспечить формальное согласование со стандартами используемого каркаса моделирования, но и учитывать различные типы семантической и синтаксической неоднородности компонентов. В связи с этим выполнена классификация типов интеграции комплексных моделей, обсуждаются особенности реализации компонентно-ориентированного моделирования в авторской платформе создания систем, основанных на знаниях. В качестве иллюстративного примера рассматривается гидролого-экологическая балансовая модель. The article considers the problems of automation and intellectual support of the mathematical and simulation modeling process of complex objects via a combination of component-based and ontological approaches. As the main application area for the discussed methods and tools, it is proposed to use the integrated environmental modeling domain. In this context, modern approaches to the automation of component-based modeling are considered. To couple model components into a final complex model, the developer needs not only to ensure formal agreement with the standards of the modeling framework but also to take into account various types of semantic and syntactic heterogeneity of components. In this regard, the classification of the integration types for complex modeling is carried out, the related implementation features in the author's platform for creating knowledge-based systems are discussed. The hydrological-ecological balance model is considered an illustrative example.

SEMANTIC MODELING IN RESILIENCE RESEARCH OF ENERGY AND SOCIO-ECOLOGICAL SYSTEMS

В статье рассматриваются возможности применения семантического моделирования, включающего, в частности, онтологическое и когнитивное моделирование для поддержки совместных исследований энергетических и социо-экологических систем. Работа посвящена использованию онтологического инжиниринга для структурирования знаний предметных областей и когнитивного моделирования в исследованиях влияния функционирования энергетических объектов на природную среду и человека. Онтологическое моделирование используется для выявления, описания и согласования базовых понятий предметных областей исследований и позволяет систематизировать и наглядно представить взаимосвязи между элементами природной среды, объектами энергетики и их характеристиками, факторами воздействия и методами их расчета. Когнитивное моделирование используется для выявления структуры причинно-следственных связей между факторами, влияющими на устойчивость системы. The article discusses the possibilities of applying semantic modeling, including, in particular, ontological and cognitive modeling to support joint research of energy and socio-ecological systems. The work is devoted to the use of ontological engineering for structuring knowledge of subject areas and cognitive modeling in studies of the impact of the functioning of energy facilities on the natural environment and humans. Ontological modeling is used to identify, describe and coordinate the basic concepts of subject areas of research and allows you to systematize and visualize the relationship between elements of the natural environment, energy facilities and their characteristics, impact factors and methods of their calculation. Cognitive modeling is used to identify the structure of causal relationships between factors affecting the stability of the system.

AN APPROACH TO DEVELOPING AN INFORMATION RESEARCH ENVIRONMENT FOR ANALYSIS OF SCIENTIFIC INFORMATION RESOURCES AND CREATING ANNOTATED CORPORA

В статье предложен подход к построению исследовательской среды для интеграции информационных ресурсов определенной области знаний и поддержки научных исследований. Особенностью подхода является комбинация в рамках единой информационной системы, основанных на онтологиях средств представления, систематизации и аннотирования интегрированных в систему ресурсов, а также ориентация на совместную работу специалистов над созданием размеченного корпуса. В статье приведен пример применения предложенного подхода для разработки информационной системы. The paper presents an approach to the development of a research environment, facilitating an integration of information resources dedicated to a certain scientific domain and supporting scientific research. The main feature of the approach is combining an ontology-based tools for presenting and annotating scientific information resources within a single information system. The development of the information system is aimed towards the joint work of researchers on the creating annotated corpora of resources. The paper provides an example of the proposed approach being put into practice when developing an information system.

AUTOMATION OF CONSTRUCTION OF A SCHEME FOR SOLVING COMPUTE- INTENSIVE PROBLEMS OF MATHEMATICAL PHYSICS ON SUPERCOMPUTERS

В статье представлен подход к разработке информационно-аналитической системы, помогающей исследователю решать вычислительно сложные задачи математической физики на суперкомпьютерах. Система автоматически строит схему решения задачи по спецификации пользователя, введенной им в режиме диалога. Схема включает наиболее подходящие математические модели для решения задачи, численные методы, алгоритмы и параллельные архитектуры, ссылки на доступные фрагменты параллельного кода, которые пользователь может использовать при разработке собственного кода. Построение схемы осуществляется на основе онтологии проблемной области «Решение вычислительно сложных задач математической физики», онтологии заданной предметной области и экспертных правил, построенных с использованием технологии Semantic Web. The paper presents an approach to the development of an information-analytical system that helps a researcher to solve compute-intensive problems of mathematical physics on supercomputers. The system automatically builds a scheme for solving the problem according to the user's specification entered by him in the dialogue mode. The scheme includes the most suitable mathematical models for solving the problem, numerical methods, algorithms and parallel architectures, links to available fragments of parallel code that the user can use when developing their own code. The construction of the scheme is carried out on the basis of the ontology of the problem area "Solving compute-intensive problems of mathematical physics", the ontology of a given subject area and expert rules built using the Semantic Web technology.

PARAMETERS MONITORING ORGANIZATION OF THE SOLAR PANELS EXPERIMENTAL STAND

Актуальность разработки обусловлена необходимостью создания устройства для сбора и обработки информации с экспериментального стенда солнечных панелей. Назначением стенда является получение достоверных данных для верификации моделей оценки показателей гелиопотенциала, использующихся при обосновании эффективности применения солнечных электростанций на территории восточных регионов России. Дано описание основного и вспомогательного оборудования экспериментального стенда. Солнечные панели стенда разноориентированы для определения наиболее эффективного угля наклона и обоснования необходимости применения следящей за солнцем системы. Для снятия и записи мгновенной мощности солнечных панелей разработано устройство на основе микроконтроллера Arduino. Для мониторинга показаний силы тока используется шунтовый амперметр, подключаемый в разрыв цепи питания. Приведена схема счётчика тока и описана его работа. Приведены первичные результаты собранных данных. Намечены основные этапы дальнейшей обработки данных. The relevance of the presented development is due to the need to create a device to read and process information from an experimental array of solar panels. The purpose of the array is to obtain reliable data for the verification of models for estimating photovoltaic power potential indicators used in justifying the feasibility of the adoption of solar power plants in the eastern regions of Russia. We present a description of the main and auxiliary equipment of the experimental array. The array's solar panels are arranged in different ways so as to determine the most efficient tilt angle and justify the need to use a sun tracking system. The proprietary device based on the Arduino microcontroller was designed to read and write the value of instantaneous power of solar panels. To monitor the readings of the amperage, a shunt ammeter is used, which is connected to the gap of the power circuit. The study provides a diagram of the current meter and describe its operation. We outlined the main stages of subsequent data processing.

PARALLEL OPTIMIZATION TECHNOLOGY FOR ATOMIC-MOLECULAR MORSE CLUSTERS

В статье рассматриваются специализированные вычислительные технологии и алгоритмы, используемые для поиска низкопотенциальных атомно-молекулярных кластеров. Проведенные вычислительные эксперименты продемонстрировали достаточно высокую конкурентоспособность новых алгоритмов по сравнению с классическими для функций рассматриваемого типа. С использованием разработанного программного комплекса получены рекордные результаты оптимизации атомно-молекулярных кластеров Морса рекордных размерностей. The paper deals with specialized computing technology and algorithms used for finding low-potential atomic-molecular clusters. The performed computational experiments demonstrated a rather high competitiveness of the new algorithms in comparison with the classical methods for the considerable functions. Using the developed software, the applied problem of molecular docking was solved. Using the developed software package, record results for optimization of atomic-molecular Morse clusters of large dimensions have been obtained.