Труды КНЦ (Технические науки вып. 3/2024(15))

modern artificial intelligence technologies. The authors propose concepts for using large-scale language models to generate scenarios for simulation modeling of the resilience of regional socio-economic systems. Theoretical and practical issues of implementing the proposed solutions in modern simulation environments are considered. A description of a generalized algorithm for assessing the resilience of regional systems "Business-Community- Government" is given, built on the basis of integrating simulation modeling and generative artificial intelligence. Keywords: simulation modeling, generative artificial intelligence, large-scale language model, resilience, socio-economic system Acknowledgments: the study was carried out within the framework of the Putilov Institute for Informatics and Mathematical Modeling of the Kola Science Centre of the Russian Academy of Sciences state assignment of the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation, research topic “Methodology for creating information and analytical systems to support the management of regional development based on formative artificial intelligence and big data” (registration number of the research topic 122022800551-0). For citation: Bystrov V. V., Khaliullina D. N., Shishaev M. G. The potential of using generative artificial intelligence to simulate the resilience of regional socio-economic systems // Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Engineering Sciences. 2024. Vol. 15, No. 3. P. 27-40. doi:10.37614/2949.1215.2024.15.3.002. Введение Имитационное моделирование является одним из популярных методов исследования сложных систем. Данный инструмент рекомендуется использовать в условиях неопределенности (слабая структурированность объекта исследования и/или отсутствие полных данных о его функционировании), а также в случаях, когда эксперименты на реальном объекте в принципе не возможны либо сопровождаются большими ресурсными затратами (времени, финансов, персонала и т. д.). Одним из недостатков имитационного моделирования принято считать то, что качество создаваемой модели напрямую зависит от профессионализма и опыта ее разработчика. Для нивелирования указанного недостатка активно развивается научно-практическое направление, ориентированное на автоматизацию процессов построения имитационной модели, в том числе и на снижение влияния человеческого фактора на результат разработки. В рамках направления по автоматизации процесса разработки имитационной модели ведутся разнообразные исследования, начиная от формирования исходных данных для настройки модели [1, 2] и заканчивая автоматической генерацией структуры модели в терминах используемой среды компьютерного моделирования [3-7]. В разное время в Институте информатики и математического моделирования им. В. А. Путилова ФИЦ КНЦ РАН также были получены результаты, внесшие вклад в развитие данного направления. В частности, были разработаны технологии автоматизированного синтеза системно-динамической модели на основе концептуальных шаблонов [8] и онтологических описаний [9], технология дистанционного формирования и управления моделями системной динамики [10]. Одним из перспективных и активно развивающихся направлений в области автоматизации имитационного моделирования является применение искусственного интеллекта. В рамках текущей статьи выделяются основные способы интеграции генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) с имитационным моделированием, которые, по мнению авторов публикации, могут упростить работу разработчиков компьютерной модели. Также ниже приводится описание концепции применения ГИИ для сценарного моделирования жизнеспособности (resilience) региональных социально­ экономических систем. В частности, рассматривается задача автоматизированной генерации сценариев кризисных ситуаций для имитационного моделирования жизнеспособности региональных систем «Бизнес-Сообщество-Власть» (БСВ-систем). Направления применения генеративного искусственного интеллекта для имитационного моделирования Проведенный анализ открытых источников информации показал, что выявленные исследования в области применения генеративного искусственного интеллекта совместно с имитационным моделированием можно условно разбить на следующие направления. Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2024. Т. 15, № 3. С. 27-40. Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Engineering Sciences. 2024. Vol. 15, No. 3. P. 27-40. © Быстров В. В., Халиуллина Д. Н., Шишаев М. Г., 2024 28