Коллаборативная диалоговая система имитационного моделирования растений на основе нейропсихологических агентов универсального искусственного интеллекта
- Авторы: Пшенокова И.А.1, Анчёков М.И.1, Бжихатлов К.Ч.1,2, Нагоев З.В.1,2, Нагоева О.В.2, Хамов А.А.1
-
Учреждения:
- Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук
- Институт информатики и проблем регионального управления - филиал Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук
- Выпуск: Том 27, № 6 (2025)
- Страницы: 209-224
- Раздел: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика
- Статья получена: 29.01.2026
- Статья опубликована: 02.02.2026
- URL: https://ogarev-online.ru/1991-6639/article/view/378587
- DOI: https://doi.org/10.35330/1991-6639-2025-27-6-209-224
- EDN: https://elibrary.ru/XRQMYE
- ID: 378587
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Актуальность работы определяется необходимостью повышения производительности, управляемости и эффективности процессов селекции и возделывания растений на основе создания их моделей, обладающих прогностической силой. Разработана общая архитектура систем имитационного моделирования растений на основе агентов универсального искусственного интеллекта. Обоснована возможность применения для разработки таких систем метафоры проектирования децентрализованных коллаборативных диалоговых систем на основе агентов универсального искусственного интеллекта. Разработаны обобщенные мультиагентные алгоритмы обучения управляющих нейрокогнитивных архитектур агентов универсального искусственного интеллекта в составе имитационных моделей растений на основе извлечения знаний из текстов и высказываний на естественном языке и реализации исследовательского поведения автономных мобильных роботов в реальной среде.
Цель исследования – разработка методологии создания имитационных моделей растений на основе диалоговых агентов универсального искусственного интеллекта.
Методы исследования. Обоснована возможность применения для разработки таких систем метафоры проектирования децентрализованных коллаборативных диалоговых систем на основе агентов универсального искусственного интеллекта.
Результаты. Разработаны основные принципы построения открытых имитационных моделей растений, обладающих выразительной и прогностической силой, на основе нейропсихологических агентов универсального искусственного интеллекта.
Заключение. Разработана общая архитектура систем имитационного моделирования растений на основе агентов универсального искусственного интеллекта и автономных мобильных роботов.
Об авторах
Инна Ауесовна Пшенокова
Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук
Email: pshenokova_inna@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3394-7682
SPIN-код: 3535-2963
канд. физ.-мат. наук, зав. НИЦ "Интеллектуальные интегрированные информационно-управляющие системы"
Россия, 360010, Россия, г. Нальчик, ул. Балкарова, 2Мурат Инусович Анчёков
Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук
Email: murat.antchok@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8977-797X
SPIN-код: 3299-0927
заведующий лабораторией "Имитационное моделирование феногенетических процессов" НИЦ "Интеллектуальные генетические системы"
Россия, 360010, Россия, г. Нальчик, ул. Балкарова, 2Кантемир Чамалович Бжихатлов
Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук;Институт информатики и проблем регионального управления - филиал Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук
Email: haosit13@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0924-0193
SPIN-код: 9551-5494
канд. физ.-мат. наук, зав. лабораторией "Нейрокогнитивные автономные интеллектуальные системы"; директор Института информатики и проблем регионального управления - филиал Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук
Россия, 360010, Россия, г. Нальчик, ул. Балкарова, 2; 360000, Россия, Нальчик, ул. И. Арманд, 37-аЗалимхан Вячеславович Нагоев
Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук;Институт информатики и проблем регионального управления - филиал Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук
Email: zaliman@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9549-1823
SPIN-код: 6279-5857
канд. техн. наук, генеральный директор Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук; вед. науч. сотр. отдела "Мультиагентные системы"
Россия, 360010, Россия, г. Нальчик, ул. Балкарова, 2; 360000, Россия, Нальчик, ул. И. Арманд, 37-аОльга Владимировна Нагоева
Институт информатики и проблем регионального управления - филиал Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук
Email: nagoeva_o@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2341-7960
науч. сотр. отдела "Мультиагентные системы"
Россия, 360000, Россия, г. Нальчик, ул. И. Арманд, 37-аАнзор Азаматгериевич Хамов
Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук
Автор, ответственный за переписку.
Email: opitnoe2014@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3269-4572
мл. науч. сотр. лаборатории "Молекулярная селекция и биотехнология"
Россия, 360010, Россия, г. Нальчик, ул. Балкарова, 2Список литературы
- Anchekov M. I. et al. RETRACTED: Principles of ontophylogenetic development of artificial general intelligence systems based on multi-agent neurocognitive architectures // BIO Web of Conferences. EDP Sciences, 2024. Vol. 84. P. 02015
- Анчёков М. И., Курашев Ж. Х., Лешкенов А. М. Применение многоагентных робототехнических систем в сельском хозяйстве // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2024. Т. 26. № 6. С. 158–164. doi: 10.35330/1991-6639-2024-26-6-158-164
- Нагоев З. В. и др. Универсальная экспертная система на базе онтоэписоциофилогенетического обучения федераций интеллектуальных нейрокогнитивных агентов // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2024. Т. 26. № 6. С. 197–207. doi: 10.35330/1991-6639-2024-26-6-197-207
- Анчёков М. И. и др. Формальная модель генома агента общего искусственного интеллекта на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 5(115). С. 11–24. doi: 10.35330/1991-6639-2023-5-115-11-24
- Анчёков М. И., Лешкенов А. М. Система виртуального моделирования робототехнических систем сельскохозяйственного назначения // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 6(116). С. 125–131. doi: 10.35330/1991-6639-2023-6-116-125-131
- Нагоев З. В. и др. Алгоритм нейрокогнитивного обучения мультиагентной системы эволюционного моделирования экспрессии генов по данным ПЦР-анализа растений // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 6(116). С. 179–192. doi: 10.35330/1991-6639-2023-6-116-179-192
- Анчёков М. И., Бжихатлов К. Ч., Лешкенов А. М. Высокопроизводительные системы фенотипирования сельскохозяйственных культур // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2022. № 5(109). С. 19–24. doi: 10.35330/1991-6639-2022-5-109-19-24
- Анчёков М. И., Боготова З. И., Пшенокова И. А., Нагоев З. В. и др. Коллаборативная селекционная система на основе консорциума гетерогенных интеллектуальных агентов // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2022. № 5(109). С. 25–37. doi: 10.35330/1991-6639-2022-5-109-25-37
- Нагоев З. В., Анчёков М. И., Курашев Ж. Х., Хамов А. А. Алгоритм нейрокогнитивного обучения мультиагентной системы эволюционного моделирования экспрессии генов по данным ПЦР-анализа растений // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 6(116). С. 179–192.
- Нагоев З. В., Пшенокова И. А., Нагоева О. В. и др. Имитационная модель нейрокогнитивной системы управления автономным программным агентом, выполняющим кооперативное поведение с целью автоматического пополнения онтологий // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 6(116). С. 226–234. doi: 10.35330/1991-6639-2023-6-116-226-234
- Нагоев З. В. Основные принципы нейрокогнитивного моделирования сознания агента универсального искусственного интеллекта // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2025. Т. 27. № 1. С. 152–170. doi: 10.35330/1991-6639-2025-27-1-152-170
- Нагоев З. В., Ошхунов М. М. Математические модели деформируемых сред для интеллектуальных систем виртуального прототипирования. Нальчик: Издательство КБНЦ РАН. 2013. С. 201.
- Нагоев З. В. Интеллектика, или Мышление в живых и искусственных системах. Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2013. 232 с.
- Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA). 2nd ed. Moscow: Williams, 2007. 1424 p.
- Нагоев З. В., Нагоева О. В. Обоснование символов и мультиагентные нейрокогнитивные модели семантики естественного языка. Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2022. 150 с.
Дополнительные файлы
