Комбинированный подход к использованию онтологий для обеспечения требований интероперабельности при создании информационных систем

Проанализированы направления использования онтологий для обеспечения требований интероперабельности (функциональной совместимости) при создании информационных систем (ИС) с использованием технологий искусственного интеллекта. Показано, что эти технологии целесообразно интегрировать с традиционными технологиями аналитико-имитационного моделирования. При этом наибольшую значимость в функциональной совместимости ИС различного назначения имеют семантика передаваемой информации, знания о порядке ее обработки и применения, а также знания о целях и задачах в заданном контексте использования ИС. Проведенный анализ показал, что для обеспечения интероперабельности существующих и унаследованных ИС без вмешательства в имеющийся порядок их раздельной эксплуатации, технологического процесса обработки данных, архитектурных и технических решений необходимо создать онтологически управляемую надстройку над ними, позволяющую обеспечить функциональную совместимость ИС. При этом функциональная совместимость ИС может быть обеспечена как на основе экспертных подсистем-посредников, реализуемых в виде семантических медиаторов, так и аналитико-имитационных моделей при соблюдении условий гомоморфизма отношений, лежащих в их основе.

1. Боргест Н. М. Онтология проектирования: теоретические основы. Ч. 1. Понятия и принципы. Самара: Изд-во СГАУ, 2010. 92 с.

2. Гаврилова Т. А., Кудрявцев Д. В., Муромцев Д. И. Инженерия знаний. Модели и методы. СПб: Лань, 2016. 324 с.

3. Искусственный интеллект в космической технике. Состояние. Перспективы применения / Под ред. А. Н. Балухто. М.: Радиотехника, 2021. 440 с.

4. Охтилев М. Ю., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Интеллектуальные технологии мониторинга состояния и управления структурной динамикой сложных технических объектов. М.: Наука, 2005. 291 с.

5. Berners-Lee T., Hendler J., Lassila O. The Semantic Web // Scientific American. 2001. P. 28–37.

6. Fensel D., Van Harmelen F., Horrocks I. OIL: An ontology infrastructure for the semantic web // IEEE intelligent systems. 2001. Vol. 16(2). P. 38–45.

7. Атаева О. М., Серебряков В. А. Основные понятия формальной модели семантических библиотек и формализация процессов интеграции в ней // Программные продукты и системы. 2015. № 4(112). С. 180–187.

8. Бездушный А. А. Математическая модель системы интеграции данных на основе онтологии // Вестник НГУ. Сер. Информационные технологии. 2008. Т. 6, № 2. С. 15–40.

9. Биряльцев Е. В., Гусенков А. М. Интеграция реляционных баз данных на основе онтологий // Учетные записки Казанского государственного университета. Сер. Физико-математические науки. 2007. Т. 149, кн. 2. С. 13–34.

10. Бородаенко Д. С. Отображение реляционных данных на семантическую модель RDF при помощи динамического преобразования запросов // Доклады БГУИР. 2010. № 2(48). С. 84–89.

11. Охтилев П. А. Алгоритмы и онтологические модели информационно-аналитической поддержки процессов создания и применения космических средств: дис. … канд. техн. наук. СПб: СПИИРАН, 2019. 416 с.

12. Охтилев П. А., Бахмут А. Д., Крылов А. В. Полимодельное описание интеллектуальной системы мониторинга технического состояния ракеты-носителя „Союз-2“ // Труды Военно-космической академии им. А.Ф. Можайского. 2018. № 664. С. 10–19.

13. Bakhmut A. D., Koromyslichenko V. N., Krylov A. V., Okhtilev M. Yu., Okhtilev P. A., Ustinov A. V., Zyanchurin A. E. Methods of Conceptual Modeling of Intelligent Decision Support Systems for Managing Complex Objects at All Stages of Its Life Cycle // Proc. of the Third Intern. Sci. Conf. “Intelligent Information Technologies for Industry“ (IITI’18). IITI’18 2018. Advances in Intelligent Systems and Computing. Vol. 875. P. 171–180.

14. Васильев С. Н. От классических задач регулирования к интеллектному управлению // Теория и системы управления. 2001. № 1. С. 5–22; № 2. С. 5–21.

15. Микони С. В., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Квалиметрия моделей и полимодельных комплексов. М.: РАН, 2018. 314 с.

16. Калиниченко Л. А. Поддержка баз данных с онтологическими зависимостями на основе дескриптивных логик // Системы высокой доступности. 2012. Т. 8, № 1. С. 3–12.

17. Когаловский М. Р. Перспективные технологии информационных систем. М.: ДМК Пресс, 2018. 287 с.

18. Бахмут А. Д., Крылов А. В., Охтилев П. А., Охтилев М. Ю. Концептуальная модель процессов манипулирования данными при проектировании интеллектуальных информационных систем // Научная сессия ГУАП. Сб. докл. в 3-х ч. Ч. II. СПб: Технические науки, 2018. С. 228–231.

19. Серебряков В. А. Семантическая интеграция данных. 2012 [Электронный ресурс]: <http://sp.cmc.msu.ru>. (дата обращения: 22.03.2018)

20. Скобелев П. О. Онтология деятельности для ситуационного управления предприятиями в реальном времени // Онтология проектирования. 2012. № 1(3). С. 6–38.

21. Gehlert A., Pfeiffer D., Becker J. The BWW-Model as Method Engineering Theory // Americas Conference on Information Systems (AMCIS). AMCIS 2007 Proceedings. 2007. Vol. 83 [Электронный ресурс]: <aisel.aisnet.org>. (дата обращения: 29.01.2018)

22. Poggi A., Lembo D., Calvanese D., De Giacomo G., Lenzerini M., Rosati R. Linking data to ontologies // Data Semantics. 2008. P. 133–173.