Искусственный интеллект в экспертизе результатов НИР
Аннотация
Статья посвящена вопросам применения искусственного интеллекта (ИИ) в экспертизе результатов научно-исследовательских работ (НИР). Авторы рассматривают современные вызовы, связанные с необходимостью повышения эффективности и системности экспертной деятельности, а также вопросы ускорения внедрения инноваций в транспортной сфере. В статье анализируются существующие цифровые экспертные системы, их возможности и ограничения, а также перспективы использования технологий ИИ для автоматизации и улучшения качества экспертизы НИР. Авторы подчеркивают, что внедрение ИИ в экспертные процессы способно снизить временные и финансовые затраты, повысить качество и объективность экспертных заключений. Практическая значимость исследования заключается в разработке рекомендаций по совершенствованию экспертной деятельности за счет интеграции современных цифровых технологий и ИИ.
Об авторах
В. И. Гришин
ГБУ «МосТрансПроект»
Россия
Россия
Гришин Виктор Иванович доктор экономических наук, профессор, научный руководитель
г. Москва, Потаповский пер., д. 3, стр. 1
Э. Э. Джафаров
ГБУ «МосТрансПроект»
Россия
Россия
Джафаров Эдуард Эльчинович ведущий специалист
г. Москва, Потаповский пер., д. 3, стр. 1,
Список литературы
1. Буянкин В. М. Разработка системы искусственного нейроинтеллекта для управления цифровым следящим приводом // Тенденции развития науки и образования. — 2020. — № 62–4. — C. 15–21. — DOI 10.18411/1j-06–2020–74. — EDN QIVWZF (дата обращения: 11.03.2025).
2. Гайдук А. Р. Анализ и аналитический синтез цифровых систем управления. СПб.: Лань, 2018. — EDN ZCGNED (дата обращения: 03.03.2025).
3. Гнездилова А. Ю. Затраты на научно исследовательские работы как фактор управления инновационной экономикой // Цифровая экономика: перспективы развития и совершенствования: сб. науч. статей Международной научно-практической конференции. Курск, 23 октября 2020 г. Курск: Юго-Западный государственный университет, 2020. — С. 57–61. — DOI 10.47581/2020/10.23.PS85/012. — EDN KYGPJZ (дата обращения: 01.03.2025).
4. Дивуева Н. А. Совершенствование организации и проведения научной и научно-технической экспертизы на основе автоматизированных систем экспертного оценивания // Инноватика и экспертиза. — 2011. — Вып. 2 (7) (дата обращения: 24.02.2025).
5. Дмитренко И. П., Краснова Ю. И. Экспертиза НИР // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. — 2015. — № 10–1 (дата обращения: 27.02.2025).
6. Золина Т. В. Купчикова Н. В. Цифровые кейсы как инструмент цифровой трансформации проектной деятельности / Инженерно-строительный вестник Прикаспия. — 2023. — № 4 (46). —C. 86–91. —DOI 10.52684/2312–3702–2023–46–4–86– 91. —EDN WONVO (дата обращения: 01.03.2025).
7. Катрашова Ю. В. Цифровая трансформация системы управления земельными ресурсами // 72-я международная студенческая научно-техническая конференция: материалы конференции. Астрахань, 18–23 апреля 2022 г. Астрахань: Астраханский государственный технический университет, 2022. —C. 394–395. —EDN QHRYWE (дата обращения: 04.03.2025).
8. Кутепова Н. В. Развитие системы транспортных потоков в Российской Федерации с применением цифрового управления // Молодой ученый. — 2024. — № 47 (546). —C. 14–20. —EDN RSHZYL (дата обращения: 04.03.2025).
9. Митина О. В., Евдокименко А. С. Методы анализа текста: методологические основания и программная реализация // Вестник ЮУрГУ. — 2010. — № 40 (дата обращения: 10.03.2025).
10. Narkevich L. Digital transformation of the information-analytical system for crisis management in enterprise rehabilitation procedures / Sustainable Development and Engineering Economics. — 2022. — No. 1 (3). — P. 8–26. — DOI 10.48554/SDEE.2022.1.1. — EDN ULYCPF (дата обращения: 01.03.2025).
11. Темникова Ю. Ю. Перспективы развития каналов коммуникаций департамента транспорта и развития дорожно-транспортной инфраструктуры города Москвы и населения // Барометр экономики, управления и права. — 2023. — № 3 (35). —C. 19–21. — EDN UYXRSD (дата обращения: 21.02.2025).
12. Тихонов И. П., Жилякова Е. В., Хрусталев E. Ю. Meтоды экспертизы фундаментальных научных исследований с целью получения новых инновационных продуктов и услуг (опыт государственных научных фондов) // Модели и методы инновационной экономики: сб. науч. трудов. Вып. 2. M.: MAOH, 2010. —C. 180–185 (дата обращения: 20.02.2025).
13. Тузова С. Ю., Горбунова И. Ю., Дивненко О. В., Колышкин В. А. О критериях экспертной оценки качества результатов проектов в рамках ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технического комплекса России на 2014–2020 годы» // Современные инновации. — 2017. — № 1 (15) (дата обращения: 01.03.2025).
14. Юдина Н. П. Лекция «Критерии результатов научного исследования. Актуальность исследования и ее аргументы». https://spravochnick.ru/lektoriy/kriterii-rezultatov-nauchnogo-issledovaniya-aktualnost-issledovaniya-i-ee-argumenty/ (дата обращения: 24.02.2025).
15. Искусственный интеллект в транспортной системе: перспективы и вызовы // Отчет Министерства транспорта Российской Федерации, 2022 г. — Режим доступа: https://www.mintrans.ru/documents/ai-transport-2022.pdf (дата обращения: 25.02.2025).
16. Стратегия развития искусственного интеллекта в России на 2021–2024 годы // Указ Президента Российской Федерации. 2020. № 490. — Режим доступа: http://kremlin.ru/acts/bank/45972 (дата обращения: 04.03.2025).
17. Положение о порядке проведения экспертизы проектов в РГНФ // Материалы официального сайта Российского гуманитарного научного фонда. http://www.rfh.ru/ (дата обращения: 24.02.2025).
18. Положение об экспертных советах и экспертах РГНФ // Материалы официального сайта Российского гуманитарного научного фонда. http://www.rfh.ru/ (дата обращения: 20.02.2025).
19. Развитие транспортной системы Москвы: итоги и перспективы // Отчет ГБУ НИИ «МосТрансПроект», 2023 г. — Режим доступа: https://www.mostransproject.ru/reports/2023 (дата обращения: 24.02.2025).
20. Цифровые технологии в управлении транспортными потоками: опыт Москвы // Отчет Департамента транспорта Москвы, 2023 г. — Режим доступа: https://transport.mos.ru/digital-transport-2023 (дата обращения: 01.03.2025).
21. Постановление Правительства Москвы «Об утверждении Государственной программы города Москвы» Развитие транспортной системы“» от 02.09.2011 № 408-ПП (ред. от 26.03.2024) (дата обращения: 01.02.2025).
22. Голубенко С. Нейросеть червя в блокчейне и наука с приставкой Pump: новый уровень DeSci. 31.01.2025. — Режим доступа: https://forklog.com/exclusive/nejroset-chervya-v-blokchejne-i-nauka-s-pristavkoj-pump-novyj-uroven-desci (дата обращения: 01.03.2025).
23. Федеральный закон «О науке и государственной научно-технической политике» от 23.08.1996 № 127-ФЗ (дата обращения: 01.02.2025).
Рецензия
Для цитирования:
Гришин В.И., Джафаров Э.Э. Искусственный интеллект в экспертизе результатов НИР. Московский транспорт. Наука и проектирование. 2025;(1):66-77.
For citation:
Grishin V.I., Dzhafarov E.E. Artificial Intelligence in the Evaluation of Research and Development Results. Moscow Transport. Science and Designn. 2025;(1):66-77. (In Russ.)
Просмотров:
42
Послать статью по эл. почте 