×

Вы используете устаревший браузер Internet Explorer. Некоторые функции сайта им не поддерживаются.

Рекомендуем установить один из следующих браузеров: Firefox, Opera или Chrome.

Контактная информация

8 908 511 35 70
ivdon3@bk.ru

  • Исследование влияния искусственного интеллекта на качество и скорость принятия решений

    • Аннотация
    • pdf

    В данной статье исследуется влияние искусственного интеллекта (ИИ) на скорость и качество принятия решений в управленческих процессах. Анализируются ключевые факторы, определяющие эффективность использования ИИ, включая объем и качество данных, сложность моделей, вычислительные ресурсы и уровень интеграции технологий. Представлены статистические данные о внедрении ИИ в мировой практике: только 38% компаний полностью готовы к эффективному использованию ИИ, тогда как в России этот показатель составляет 22%. Основными препятствиями являются качество данных (60% мировых компаний сталкиваются с проблемами, в России – 75%) и нехватка вычислительных ресурсов (в мире необходимую инфраструктуру имеют 35% организаций, в России – 19%). Выводы статьи подчеркивают необходимость инвестиций в цифровую инфраструктуру и повышение прозрачности алгоритмов для повышения доверия к ИИ-решениям. В рамках исследования авторами разработана комплексная модель факторов, влияющих на качество и скорость принятия управленческих решений при использовании ИИ, включающая такие ключевые параметры, как объем и качество данных, сложность моделей, вычислительные ресурсы, уровень интеграции в процессы, интерпретируемость и риски. Впервые проведено сопоставление российских и зарубежных данных по степени зрелости ИИ-инфраструктуры, выявлены количественные различия в скорости реакции интеллектуальных систем и распространённости механизмов объяснимости решений. Обосновано, что низкий уровень интеграции ИИ в российские бизнес-процессы связан не только с техническими ограничениями, но и с институциональной недостаточностью алгоритмической прозрачности. Полученные результаты легли в основу прикладной методики оценки готовности компании к внедрению ИИ-решений и могут быть использованы при разработке стратегий цифровой трансформации.

    Ключевые слова: искусственный интеллект, принятие решений, автоматизация, цифровая трансформация, данные, интерпретируемость, вычислительные ресурсы

    2.3.4 - Управление в организационных системах

  • Сведения об авторах (№4 (часть 2), 2012)

    Сведения об авторах выпуска №4 ч.2 (2012)

    Ключевые слова: авторы

  • Анализ конструктивно-технологических ограничений при проектировании лавинных фотодиодов, работающих в режиме счета фотонов

    В работе выполнен теоретический анализ конструктивно-технологических ограничений в структуре лавинного фотодиода для режима счета фотонов. Показано, что критическими параметрами являются сопротивление нагрузки и постоянная времени перезарядки внутренней емкости фотодиода. Для снижения этой постоянной времени требуется ограничение размеров отдельной секции фотодиода и объединение нескольких таких секций на кристалле вместе со схемами регистрации.
    Ключевые слова: Лавинный фотодиод, режим счета фотонов, конструктивно-технологические ограничения, модель лавинного пробоя.

    Ключевые слова:

    05.13.05 - Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления