Применение искусственного интеллекта для повышения автономности киберфизических систем в машиностроении
Bibliographic entry
Пашкевич, В. М. Применение искусственного интеллекта для повышения автономности киберфизических систем в машиностроении / В. М. Пашкевич, С. П. Шишов // Перспективные направления развития машиностроения в области мобильных машин, технологического оборудования и энергетических систем : сборник материалов 23-й Международной научно-технической конференции «Наука – образованию, производству, экономике» / Белорусский национальный технический университет, Машиностроительный факультет ; редкол.: А. Т. Скойбеда, А. А. Калина, И. В. Швец [и др.] ; сост.: И. Г. Свиридова, Т. Н. Тимощенко. – Минск : БНТУ, 2026. – С. 46-54.
Abstract
В статье рассматривается применение искусственного интеллекта и агентно-ориентированного подхода для повышения автономности киберфизических систем (КФС) в машиностроении. Автономность определена как спектр возможностей, включающих восприятие, мониторинг, обучаемость и коммуникацию. Обоснована эффективность использования многоагентных систем (MAS) для создания децентрализованных, гибких и масштабируемых производственных архитектур. Описана иерархическая организация агентов (исполнительных, диагностических, координаторов и др.), обеспечивающая координацию и распределение ответственности. Приведен пример практической реализации роботизированной ячейки, демонстрирующий взаимодействие агентов.
Abstract in another language
The article explores the application of artificial intelligence and an agent-oriented approach to enhance the autonomy of cyber-physical systems (CPS) in mechanical engineering. Autonomy is defined as a spectrum of capabilities, including perception, monitoring, learning, and communication. The effectiveness of using multi-agent systems (MAS) for creating decentralized, flexible, and scalable production architectures is substantiated. A hierarchical organization of agents (executive, diagnostic, coordinators, etc.) is described, ensuring coordination and distribution of responsibilities. An example of a robotic cell implementation demonstrates the interaction of agents.