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

7. Комплексный анализ жизнеспособности БСВ-системы. На данном этапе формируется сводный отчет о возможных вариантах поведения системы на исследуемом интервале времени. В отчет включается описание начальных условий и базового сценария развития системы; выявленные моменты времени, в которых может появиться потенциальный кризис; описание альтернативных сценариев развития системы и результаты их моделирования. Для каждого проанализированного сценария приводятся полученные количественные оценки показателей функциональности, восстанавливаемости, устойчивости и жизнеспособности. Сформированный отчет может служить основой для анализа потенциальных кризисных сценариев развития системы с позиции оценки ее жизнеспособности. Некоторые отдельные процедуры анализа можно автоматизировать с помощью генеративного искусственного интеллекта. Например, использовать большую языковую модель для аннотирования информации, содержащейся в отчете, с целью формирования тезисных описаний для лица, принимающего решения. Другой пример: на основе отчетных материалов LLM формулирует наиболее (или наименее) предпочтительный сценарий развития БСВ-системы с позиции одного из ее ключевых участников (например, бизнеса). Предложенный алгоритм оценки жизнеспособности региональных БСВ-систем позволяет сформировать численные оценки трех составляющих жизнеспособности системы на основе результатов имитации разных сценариев развития системы как предусмотренных разработчиком модели, так и сгенерированных большой языковой моделью. Алгоритм базируется на рассмотренных в статье двух концепциях применения генеративного искусственного интеллекта для автоматизации имитационного моделирования, в частности, генерации сценариев кризисных ситуаций. Заключение Задача упрощения работы человека по созданию компьютерных моделей все еще является актуальной. Процесс построения модели является субъективным, результаты которого зависят от персональных навыков, знаний и опыта разработчика. При этом на адекватность и эффективность разрабатываемого решения влияет сложность самого объекта моделирования: чем сложнее объект (больше элементов, больше неявных связей между элементами), тем сложнее добиться результатов требуемого качества. Для решения данной задачи привлекаются разные подходы, методы и технологии, ориентированные на полную или частичную автоматизацию действий разработчика имитационной модели. В текущей статье предлагаются две концептуальные схемы применения генеративного искусственного интеллекта для имитационного моделирования сложных систем. Первая концепция предназначена для генерации сценария развития региональной социально-экономической системы и его последующей трансформации в имитационную модель жизнеспособности такой системы. Вторая схема направлена на генерацию сценариев развития системы на основе результатов имитационного моделирования и реализуется через технологию расширения запроса за счет добавления дополнительного контекста (RAG). В обоих случаях в качестве генератора сценариев предлагается использовать большую языковую модель общего назначения. В качестве примера применения предложенных концепций совместно с имитационным моделированием рассматривается прикладная задача оценки жизнеспособности региональных «Бизнес-Сообщество-Власть»-систем. В рамках решения данной задачи предложен обобщенный алгоритм, ориентированный на получение количественных показателей свойств жизнеспособности (функциональности, восстанавливаемости, устойчивости) на основе результатов вычислительных экспериментов разных сценариев развития БСВ-системы. Список источников 1. Шелухин О. И., Шариков А. Ю. Имитация поведения компьютерной системы с помощью искусственных нейронных сетей // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2021. Т. 15, № 5. С. 29-37. doi: 10.36724/2072-8735-2021-15-5-29-37. 2. Костромин Р. О., Феоктистов А. Г. Сервис подготовки и запуска имитационных моделей функционирования инфраструктурных объектов в распределенной вычислительной среде // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2021662946, 10.08.2021. Заявка № 2021662355 от 10.08.2021. 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 37