dtЦифровая трансформацияDigital Transformation2522-96132524-2822Educational Establishment “Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics”10.35596/1729-7648-2023-29-3-64-74dt-780Research ArticleТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИTECHNICAL SCIENCESМодель решателя задач интеллектуального фреймворка по разработке искусственных нейронных сетейProblem Solver Model of Intelligent Framework for the Development of Artificial Neural NetworksКовалёвМ. В.KovalevM. V.

Ковалёв Михаил Владимирович - ст. преподаватель кафедры интеллектуальных информационных технологий

220013, г. Минск, ул. П. Бровки, 6Тел.: +375 29 721-60-63

Kovalev Mikhail Vladimirovich -  Senior Lecturer at the Department of Intelligent Information Technologies

220013, Minsk, P. Brovki St., 6Tel.: +375 29 721-60-63

kovalev@bsuir.byБелорусский государственный университет информатики и радиоэлектроникиBelarusian State University of Informatics and Radioelectronics2023240920232936474Copyright © Ковалёв М.В., 20232023Ковалёв М.В.Kovalev M.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://dt.bsuir.by/jour/article/view/780

В статье описан подход к реализации способности интеллектуальных систем к самообучению за счет интеллектуального фреймворка по разработке искусственных нейронных сетей. Предлагается метод взаимодействия между интеллектуальными системами и фреймворком на основании библиотеки многократно используемых компонентов, позволяющий автоматически проектировать и обучать искусственные нейронные сети с помощью заданной спецификации задачи. На основании анализа деятельности разработчиков искусственных нейронных сетей описана модель решателя задач такого фреймворка в виде иерархии действий по разработке искусственных нейронных сетей.

The article describes an approach to implementing the ability of intelligent systems to self-learn through an intelligent framework for the development of artificial neural networks. A method of interaction between intelligent systems and a framework based on a library of reusable components is proposed, which allows to automatically design and train artificial neural networks based on a given problem specification. Based on the analysis of the activity of developers of artificial neural networks, a model of the problem solver of such a framework is described in the form of a hierarchy of actions for the development of artificial neural networks.

искусственная нейронная сетьавтоматизациябаза знанийрешатель задачинтеллектуальный фреймворкartificial neural networkautomationknowledge baseproblem solverintelligent frameworkReferencesAttention is All You Need [Electronic Resource] / A. Vaswani [et al.]. Mode of access: https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762. Date of access: 20.06.2023.Vaswani A., Shazeer N., Parmar N., Uszkoreit J., Jones L., Gomez A. N., Kaiser L., Polosukhin I. (2017) Attention is All You Need, CoRR. Available: https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762 (Accessed 20 June 2023).Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback [Electronic Resource] / L. Ouyang [et al.]. Mode of access: https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.02155. Date of access: 20.06.2023.Ouyang L., Wu J., Jiang X., Almeida D., Wainwright C. L., Mishkin P., Zhang C., Agarwal S., Slama K., Ray A., Schulman J., Hilton J., Kelton F., Miller L. E., Simens M., Askell A., Welinder P., Christiano P. F., Leike J., Lowe R. J. (2022) Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback. Available: https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.02155 (Accessed 20 June 2023).Wiley, V. Computer Vision and Image Processing: a Paper Review / V. Wiley, T. Lucas // International J. of Artificial Intelligence Research. 2018. Vol. 2, No 1. P. 28–36. https://doi.org/10.29099/ijair.v2i1.42.Wiley V., Lucas T. (2018) Computer Vision and Image Processing: a Paper Review. International Journal of Artificial Intelligence Research. 2 (1), 28–36. https://doi.org/10.29099/ijair.v2i1.42.Hoy, M. B. Alexa, Siri, Cortana, and More: an Introduction to Voice Assistants / M. B. Hoy // Medical Reference Services Quarterly. 2018. Vol. 37, No 1. P. 81–88.Hoy M. B. (2018) Alexa, Siri, Cortana, and More: an Introduction to Voice Assistants. Medical Reference Services Quarterly. 37 (1), 81–88.Технология комплексной поддержки жизненного цикла семантически совместимых интеллектуальных компьютерных систем нового поколения / под общ. ред. В. В. Голенкова. Минск: Бестпринт, 2023. Гл. 3.6. 1064 с.Golenkov V. (2023) Technology for Comprehensive Life Cycle Support of Semantically Compatible, Next-Generation Intelligent Computer Systems. Minsk, Bestprint. 1064 (in Russian).Orlov, M. K. Comprehensive Library of Reusable Semantically Compatible Components of Next-Generation Intelligent Computer Systems / M. K. Orlov // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS–2022): сб. науч. тр.; редкол. В. В. Голенков [и др.]. Минск: Белор. госуд. ун-т информ. и радиоэлектр, 2022. Вып. 6. С. 261–272.Orlov M. К. (2022) Comprehensive Library of Reusable Semantically Compatible Components of Next-Generation Intelligent Computer Systems. Open Semantic Technologies for Intelligent Systems. Minsk, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics. 6, 261–272.Kovalev, M. V. Model for the Representation of Artificial Neural Networks and Actions for their Processing in the Knowledge Base / M. V. Kovalev // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS–2021): сб. науч. тр.; редкол. В. В. Голенков [и др.]. Минск: Белор. госуд. ун-т информ. и радиоэлектр., 2021. Вып. 5. С. 93–100.Kovalev M. V. (2021) Model for the Representation of Artificial Neural Networks and Actions for their Processing in the Knowledge Base. Open Semantic Technologies for Intelligent Systems. Minsk, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics. 5, 93–100.Integration of Large Language Models With Knowledge Bases of Intelligent Systems / K. Bantsevich [et al.] // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS–2022): сб. науч. тр.; редкол.: В. В. Голенков [и др.]. Минск: Белор. госуд. ун-т информ. и радиоэлектр., 2023. Вып. 7. P. 213–218.Bantsevich K., Kovalev M., Tsishchanka V., Malinovskaya N., Andrushevich A. (2023) Integration of Large Language Models with Knowledge Bases of Intelligent Systems. Open Semantic Technologies for Intelligent Systems. Minsk, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics. 7, 213–218.Xinyi, Z. Capsule Graph Neural Network [Electronic Resource] / Z. Xinyi, L. Chen // International Conference on Learning Representations, 2019. Mode of access: https://openreview.net/forum?id=Byl8BnRcYm. Date of access: 20.06.2023.Xinyi Z., Chen L. (2019) Capsule Graph Neural Network. International Conference on Learning Representations. Available: https://openreview.net/forum?id=Byl8BnRcYm (Accessed 20 June 2023).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.