Коллаборативная диалоговая система имитационного моделирования растений на основе нейропсихологических агентов универсального искусственного интеллекта

Актуальность работы определяется необходимостью повышения производительности, управляемости и эффективности процессов селекции и возделывания растений на основе создания их моделей, обладающих прогностической силой. Разработана общая архитектура систем имитационного моделирования растений на основе агентов универсального искусственного интеллекта. Обоснована возможность применения для разработки таких систем метафоры проектирования децентрализованных коллаборативных диалоговых систем на основе агентов универсального искусственного интеллекта. Разработаны обобщенные мультиагентные алгоритмы обучения управляющих нейрокогнитивных архитектур агентов универсального искусственного интеллекта в составе имитационных моделей растений на основе извлечения знаний из текстов и высказываний на естественном языке и реализации исследовательского поведения автономных мобильных роботов в реальной среде. Цель исследования – разработка методологии создания имитационных моделей растений на основе диалоговых агентов универсального искусственного интеллекта. Методы исследования. Обоснована возможность применения для разработки таких систем метафоры проектирования децентрализованных коллаборативных диалоговых систем на основе агентов универсального искусственного интеллекта. Результаты. Разработаны основные принципы построения открытых имитационных моделей растений, обладающих выразительной и прогностической силой, на основе нейропсихологических агентов универсального искусственного интеллекта. Заключение. Разработана общая архитектура систем имитационного моделирования растений на основе агентов универсального искусственного интеллекта и автономных мобильных роботов.