Технологии искусственного интеллекта при формировании архивной среды: проблемы и перспективы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассматриваются перспективы использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) для создания и развития цифровой архивной среды, а также их влияние на оптимизацию, автоматизацию процессов работы с архивными данными. Основной целью работы является анализ современных цифровых решений, направленных на улучшение процессов хранения, поиска и обработки архивных документов (в том числе рукописных, поврежденных, многоязычных). В работе исследуются ключевые технологии, применяемые в цифровых архивах, включая интеллектуальное сканирование, обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение, машинное обучение и методы интеллектуального поиска. Особое внимание уделяется проблемам утраты архивных материалов, необходимости их восстановления, обеспечения безопасности и доступности данных, что особенно актуально в условиях нестабильной политической ситуации и ограниченных ресурсов для новых территорий. Исследование основано на системном анализе современных информационных технологий и их применении в архивном деле. В работе используются методы сравнительного анализа, классификации и прогнозирования, что позволяет определить ключевые направления внедрения ИИ в архивную сферу. Новизна работы заключается в комплексном подходе к анализу применения ИИ в архивной сфере, выявлении проблемных аспектов цифровизации архивов и предложении по автоматизации процессов хранения, обработки и поиска архивных данных. Сделан вывод о том, что технологии искусственного интеллекта способны значительно повысить эффективность работы архивов, обеспечивая ускоренную обработку документов, интеллектуальную классификацию, защиту данных и удобный доступ к информации. Кроме того, подчеркивается необходимость разработки новых алгоритмов на основе машинного обучения, которые позволят улучшить распознавание рукописных текстов, обработку поврежденных документов и многоязычных архивных материалов. Внедрение таких технологий становится важной частью стратегии цифровой трансформации архивного дела и играет ключевую роль в сохранении исторического наследия.

Об авторах

Наталья Евгеньевна Мащенко

Донецкий государственный университет

Email: maschenko_n@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0126-545X
доцент; кафедра информационных систем управления;

Елена Валентиновна Гайдарь

Донецкий государственный университет

Email: e.gaydar.dongu@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-3353-8831
доцент; кафедра информационных систем управления;

Список литературы

  1. Мащенко Н. Е. Формирование архивной среды как элемента социокультурного пространства // Донецкие чтения 2023: Образование, наука, инновации, культура и вызовы современности: Материалы VIII Международной научной конференции. Донецк, 2023. С. 91-93.
  2. Гайдарь Е. В. Современные информационные системы и технологии в условиях цифровой трансформации бизнеса // Экономика: Сб. науч. работ ГОУ ВПО «ДОНАУИГС». 2022. Вып. 25. С. 47-57.
  3. Белов И. И. Роль технологий искусственного интеллекта в цифровой трансформации делопроизводства и архивного дела // Научный вестник Крыма, 2022. № 4 (39). С. 1-6.
  4. Лобачев С. Л. Место искусственного интеллекта в подготовке специалистов по документоведению и архивоведению // Вестник Юридического института МИИТ. 2021. № 2 (34). С. 135-142.
  5. Ильина К. Б. Искусственный интеллект в архивах: опыт применения в Российской Федерации, проблемы и перспективы // Архивы и электронные документы: вызовы времени : Доклады и сообщения Международной научно-практической конференции, Самарканд, 20 сентября 2023 года. Москва: ВНИИДАД, 2024. С. 144-152.
  6. Шалков Д. Ю. Искусственный интеллект в документоведении: эргономика профессиональной деятельности // Управление информацией и документацией в цифровой среде: сб. науч. ст. по материалам III Всероссийской научно-практической конференции (Донецк, 21-22 ноября 2024 г.) / ред. коллегия: Пономаренко Н. Ш. (председатель) [и др.]; ФГБОУ ВО «Донецкий государственный университет» [и др.]. Донецк: ДонГУ, 2024. С. 124-132.
  7. Киселев И. Н. О применении искусственного интеллекта в распознавании текстов // Вестник ВНИИДАД. 2024. № 1. С. 84-95.
  8. Давлетов А. Р. Современные методы машинного обучения и технология OCR для автоматизации обработки документов // Вестник науки. 2023. Т. 5, № 10 (67). С. 676-698. – DOI: https://doi.org/10.24412/2712-8849-2023-1067-676-698.
  9. Terras M. Inviting AI into the archives: The reception of handwritten recognition technology into historical manuscript transcription // "em"Archives, Access and Artificial Intelligence"/em". 2022. December. Pp. 179-204. – DOI: https://doi.org/10.1515/9783839455845-008.
  10. Shang E., Liu X., Wang H., Rong Y., & Liu Y. Research on the application of artificial intelligence and distributed parallel computing in archives classification // 2019 IEEE 4th Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC). 2020. February. Pp. 1267-1271. – DOI: https://doi.org/10.1109/IAEAC47372.2019.8997992
  11. Haffenden C., Fano E., Malmsten M., & Börjeson L. Making and using AI in the library: Creating a BERT model at the National Library of Sweden // "em"College & Research Libraries"/em". 2023. № 84(1). – DOI: https://doi.org/10.5860/crl.84.1.30
  12. Carter K., Gondek A., Underwood W., Randby T., & Marciano R. Using AI and ML to optimize information discovery in under-utilized, Holocaust-related records // "em"AI & Society"/em". 2022. № 37. May. Pp. 837-858. – DOI: https://doi.org/10.1007/s00146-021-01368-w
  13. Männistö A., Seker M., Iosifidis A., & Raitoharju J. Automatic image content extraction: Operationalizing machine learning in humanistic photographic studies of large visual archives // "em"arXiv"/em". 2022. April. – DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2204.02149
  14. Alothman A., & Sait A. Managing and retrieving bilingual documents using artificial intelligence-based ontological framework // "em"Computational Intelligence and Neuroscience"/em". 2022. August. Pp. 1-15. – DOI: https://doi.org/10.1155/2022/4636931
  15. Modiba M. User perception on the utilization of artificial intelligence for the management of records at the Council for Scientific and Industrial Research // Collection and Curation. 2023. № 42(3). Pp. 81-87. – DOI: https://doi.org/10.1108/CC-11-2021-0033
  16. Yang Y. Write what you want: Applying text-to-video retrieval to audiovisual archives // "em"arXiv"/em". 2023. October. – DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.05825

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).