15–17 октября 2025 года в конгрессно-выставочном центре «Экспофорум» (Санкт-Петербург) прошла 34-я Международная агропромышленная выставка «Агрорусь», при поддержке Минпромторга России.
В рамках выставки сотрудники СПб ФИЦ РАН совместно с ФГБНУ «Агрофизический научно-исследовательский институт» (АФИ) провели научный семинар «Роль научных разработок в эффективном развитии сельского хозяйства».
С докладом «Интеллектуальные технологии создания и применения интегрированной автоматизированной системы проактивного мониторинга агробиотехнических объектов» выступил В.В. Захаров, канд. техн. наук, старший научный сотрудник ЛИТСАМ СПб ФИЦ РАН.
Доклад был посвящён вопросам применения методов искусственного интеллекта и имитационного моделирования для повышения эффективности управления сложными агробиотехническими системами.
С 15 по 17 октября 2025 года в Санкт-Петербурге, в Доме учёных им. М. Горького, состоялась Двенадцатая Всероссийская научно-практическая конференция «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2025) при поддержке Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН).
Цель конференции — распространение методов и средств имитационного моделирования для решения научных и практических задач, развитие научных школ, а также укрепление научно-производственного потенциала Российской Федерации.
Организаторами мероприятия выступили АО «Центр технологии судостроения и судоремонта», СПИИРАН (СПб ФИЦ РАН), Институт проблем машиноведения РАН, и НП «Национальное общество имитационного моделирования». Генеральным спонсором конференции стала компания ООО «Амальгама» (г. Ульяновск).
В работе конференции приняли участие сотрудники ЛИТСАМ СПб ФИЦ РАН — Б.В. Соколов, И.Р. Харисов, В.П. Марков и В.В. Захаров, представившие результаты исследований в области моделирования, анализа и управления сложными организационно-техническими системами.
7–11 июля 2025 года в Иркутске состоялся 7-й Международный семинар «Information, Computation, and Control Systems for Distributed Environments (ICCS-DE 2025), организованный Институтом динамики систем и теории управления имени В.М. Матросова СО РАН при поддержке CICESE Research Center (Мексика).
Мероприятие традиционно объединяет исследователей и специалистов в области систем управления, распределённых вычислений и цифровых технологий.
В работе семинара принял участие И.Т. Кимяев (NorNickel Sputnik LLC, Москва) с докладом «Methodology of the Manufacturing Companies Viability Evolutionary Management», подготовленным совместно с учёными СПб ФИЦ РАН — профессором Б.В. Соколовым и кандидатом технических наук В.В. Захаровым.
В своём выступлении авторы представили методологию эволюционного управления жизнеспособностью промышленных предприятий, основанную на методологии управления сложностью (complexity control). Исследование посвящено вопросам повышения эффективности вертикально интегрированных производственных структур за счёт систематического усложнения архитектуры информационно-управляющих систем, что позволяет поддерживать необходимый уровень жизнеспособности компании в изменяющихся условиях.
Разработанный подход описывает постепенную эволюционную замену операторов и технологов — как субъектов принятия решений — функционально эквивалентными программно-аппаратными комплексами, интегрированными в существующие и перспективные производственные системы.
3–4 июля 2025 года в Санкт-Петербурге прошла Всероссийская конференция «Промышленный искусственный интеллект», посвящённая вопросам внедрения интеллектуальных технологий, машинного обучения и автоматизации в промышленность и наукоёмкие отрасли.
Миссия конференции — объединение академического и университетского сообщества с промышленными компаниями для обсуждения актуальных проблем и перспектив внедрения прорывных решений в области промышленного искусственного интеллекта, интеллектуальных систем и технологий автоматизации и управления.
Среди задач конференции — анализ современных достижений в области промышленных ИИ-систем, обсуждение новых методов управления структурно-сложными объектами и создание условий для обмена опытом и результатами исследований.
В работе конференции принял участие выдающийся российский учёный, доктор технических наук, профессор, сотрудник Федерального исследовательского центра Российской академии наук (СПб ФИЦ РАН) Борис Владимирович Соколов, представив доклад «Методология и технологии автоматизации и интеллектуализации проактивного управления сложными объектами».
В своём выступлении Борис Викторович представил результаты исследований, посвящённых разработке методологических и технологических основ автоматизации и интеллектуализации процессов управления сложными динамическими объектами (СДО). Предложенный подход основан на принципах системного анализа, теории управления и исследования операций и направлен на создание универсальных средств проактивного управления, обеспечивающих адаптацию, самоорганизацию и устойчивое развитие информационно-управляющих систем в условиях неопределённости и многокритериальности.
6–10 октября 2025 года в Санкт-Петербурге состоялась V Международная конференция «Устойчивость и процессы управления. Памяти профессора В.И. Зубова», посвящённая современным вопросам теории управления, системного анализа и кибернетики.
Конференция проводится в честь Владимира Ивановича Зубова — основателя факультета прикладной математики – процессов управления Санкт-Петербургского государственного университета, члена-корреспондента РАН, лауреата Государственной премии, заслуженного деятеля науки РФ, доктора физико-математических наук, профессора, заведующего кафедрой теории управления в 1967–2000 годах. Его научное наследие оказало значительное влияние на развитие отечественной школы управления и системного анализа.
В работе конференции принял участие сотрудник Лаборатории информационных технологий в системном анализе и моделировании Федерального исследовательского центра Российской академии наук (СПб ФИЦ РАН) Валерий Вячеславович Захаров, представив доклад на тему «Системно-кибернетический подход к описанию и решению задач теории расписаний».
Исследование посвящено разработке нового подхода к решению задач теории расписаний, основанного на применении моделей, методов и алгоритмов теории управления сложными динамическими объектами. Такой подход позволяет по-новому рассматривать задачи планирования, отличающиеся высокой размерностью, нестационарностью, нелинейностью ограничений и многокритериальностью, как задачи управления динамическими системами во внешней возмущающей среде.
Предложенные решения направлены на повышение эффективности построения расписаний в условиях неопределённости и изменяющихся факторов, что особенно актуально для современных автоматизированных и интеллектуализированных производственных систем.
Текст доклада опубликован в сборнике материалов конференции и доступен по ссылке:
Сотрудник Лаборатории информационных технологий в системном анализе и моделировании Федерального исследовательского центра Российской академии наук (СПб ФИЦ РАН) Валерий Вячеславович Захаров принял участие в Международной российской конференции по автоматизации — International Russian Automation Conference (RusAutoCon 2025), представив доклад на тему «Automation of Proactive Monitoring Processes of Complex Agrobiotechnical Objects».
В своём докладе Валерий Вячеславович представил подход к автоматизации процессов проактивного мониторинга сложных агробиотехнических объектов (CABO), направленный на переход от реактивных к проактивным методам управления. Предложенная методология позволяет предварительно выявлять и предотвращать аварийные ситуации в аграрных системах за счёт использования принципов интеллектуального управления, интегрированного моделирования и инвариантности вычислительных и реальных процессов.
Профессор Соколов Борис Владимирович принял участие в конференции МКПУ, которая прошла в г. Тула, и выступил с пленарным докладом:
Соколов Б.В., Охтилев М.Ю. «Научное наследие члена-корреспондента РАН Р.М. Юсупова и перспективы его дальнейшего развития».
Кроме того, были представлены два секционных доклада:
Охтилев М.Ю., Соколов Б.В. «Методология и технологии проактивного управления сложными объектами».
Захаров В.В., Соколов Б.В. «Динамические модели и алгоритмы комплексного планирования целевых и обеспечивающих операций при взаимодействии подвижных объектов».
Доклады вызвали интерес у участников конференции и стали основой для дискуссии о перспективах развития методологий и технологий управления сложными системами.
Лаборатория информационных технологий в системном анализе и моделировании (ЛИТСАМ) расширяет международное сотрудничество. Подписано трёхстороннее соглашение между старшим научным сотрудником ЛИТСАМ Захаровым В.В., Zhejiang University of Technology и Hangzhou Zhanhui Technology Co., Ltd.
В рамках соглашения сотрудник лаборатории будет проводить исследования по теме: «Research on Collaborative Scheduling Modeling and Algorithms for Measurement and Computation Operations in Cyber-Physical Systems».
Заключённое партнёрство открывает новые возможности для совместных научных разработок в области киберфизических систем и укрепляет позиции ЛИТСАМ на международном научно-исследовательском рынке.
В штаб-квартире Holley Tech (Чжэцзян, Китай) состоялась презентация проекта сотрудника ЛИТСАМ Владислава Алексеевича Соболевского.
Презентация проекта и подписание соглашения с Holley Tech и Zhejiang University of Technology В штаб-квартире компании Holley Tech (Чжэцзян, Китай), крупнейшего индустриального объединения в энергетическом секторе, состоялась презентация проекта сотрудника ЛИТСАМ Владислава Алексеевича Соболевского.
Следующая рабочая поездка запланирована на октябрь 2025 года.
Параллельно продолжается работа над российско-китайским проектом РНФ–NSCF. Ожидается обсуждение с руководителем китайской стороны — профессором Ван-Анем, академиком Китайской академии наук и директором Zhejiang University of Technology . Китайские партнёры обозначили своё видение проекта, связанное с разработкой системы управления расписаниями для Чжэцзянского автоматизированного морского порта, оснащённого современными IoT-технологиями и предоставляющего масштабные данные для анализа.
прошла 3-6 июня 2025 года в Барнауле, Алтайский край. Соорганизатором конференции выступил Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН (СПб ФИЦ РАН).
Целью конференции является консолидация междисциплинарных знаний в области сельского хозяйства, биологии, робототехники, информационных технологий и экономики для решения актуальных задач цифровизации органического животноводства и растениеводства на основе достижений фундаментальной науки и лучших практик аграрных компаний.
На конференции Б.В. Соколов, Заслуженный деятель науки РФ д.т.н. проф., выступил c двумя докладами: «Consideration of NON-factors in Complex Models of Agricultural Production (Учет НЕ-факторов в комплексных моделях сельскохозяйственного производства)» и «Feed Wheat Yield Multifactorial Forecasting (Многофакторное прогнозирование урожайности фуражной пшеницы)».
Учет НЕ-факторов в комплексных моделях сельскохозяйственного производства; Аннотация: « На конкретном примере решения задачи создания и использования комплексной модели планирования функционирования трудноформализуемого сельскохозяйственного процесса заготовки кормов из трав проведен анализ причин проявления целого спектра НЕ-факторов, существенно влияющих на устойчивость рассматриваемого процесса кормопроизводства.. Сочетание оперативно-календарной логико-динамической модели, представленной системой дифференциальных уравнений, с нечетко-возможностными моделями, описывающими объемно-ресурсное планирование и синтезированными на основе экспертных знаний для прогнозирования урожайности и качества трав, позволяет решать большеразмерную многопараметрическую задачу теории расписаний для отдельных этапов уборки трав на силос. При моделировании зафиксированы такие НЕ-факторы: неопределенность, нечеткость, недоопределенность, неточность и др. На уровне общего описания комплексной модели дополнительно были выделены и формально описаны такие свойства некорректность, неточность, неадекватность модели и неоднозначность трактовки результатов моделирования. В проблематике искусственного интеллекта моделирование НЕ- факторов имеет первостепенное значение. Это обусловлено тем, что интеллектуальные технологии направлены на решение творческих задач в условиях существенной неопределенности, неполноты, неточности, нечеткости исходных данных и отношений между ними при моделировании сложных объектов в различных предметных областях. Такие объекты справедливо относя к трудноформализуемым и слабоструктурированным. Показанои обоснованно, что применение нечетко-возможностного и логико-динамической подходов позволяет успешно выявлять, распознавать причины проявления и преодолевать негативное воздействие большинства НЕ-факторов, что существенно повышает качество моделирования трудноформализуемых сельскохозяйственных производств в целом и оперативно-календарного планирования процессов уборки трав на силос в частности».
Многофакторное прогнозирование урожайности фуражной пшеницы; Аннотация: «В статье предлагается переход от мониторинга реактивных состояний сложных агробиотехнических объектов (CABO) к проактивному мониторингу. Он включает в себя либо превентивную оценку состояний CABO (с заданными интервалами мониторинга), либо прогнозирующую (непрерывную) оценку, анализ, диагностику и предварительное многомерное прогнозирование. Цель состоит в обнаружении, локализации и предотвращении неожиданных сбоев в жизнедеятельности агробиологических и технических элементов и подсистем CABO вследствие заболеваний (для агробиологических объектов), отказов и неисправностей (для технических объектов). Ключевым компонентом как проактивного контроля, так и мониторинга состояния CABO является многомерное прогнозирование, учитывающее задержки, присущие контурам обратной связи систем проактивного мониторинга и управления. В статье представлена новая концепция многофакторного многомодельного адаптивного прогнозирования параметров состояния CABO. Данная концепция предполагает: во-первых, унификацию разнородной по методам сбора и представления мониторинговой информации; во-вторых, применение многомодельного подхода к построению комбинированной многофакторной модели прогнозирования показателей состояния КАБО; в-третьих, адаптивность структуры многомодельного комплекса для многофакторного адаптивного прогнозирования к количеству и качеству исходных данных мониторинга и свойствам прогнозируемых процессов. Приведен пример реализации концепции при прогнозировании урожайности фуражной пшеницы».
