Журнал Национальной академии наук Республики Казахстан при Президенте Республики Казахстан «Наука интеллектуальных систем» – журнал открытого доступа, публикующий высококачественные оригинальные научные статьи с 2025 года (ежеквартально, четыре выпуска в год). Регистрационное удостоверение № KZ90VPY00113742, выданное Министерством культуры и информации от 03.03.2025 г. Журналу присвоен международный стандартный номер сериального издания ISSN 3106-9037 (оnline) (Международный центр серийных публикаций, г. Париж, Франция). Учредителем журнала является Национальная академия наук Республики Казахстан при Президенте Республики Казахстан. Журнал открыт для авторов со всего мира и охватывает все области науки интеллектуальных систем. Журнальные статьи регистрируются в базе данных CrossRef и каждой статье автора присваивается цифровой идентификатор объекта DOI-a, который используется для выхода на электронные документы с целью цитирования. В состав редакционной коллегии журнала входят ведущие казахстанские и зарубежные ученые. Журнал придерживается политики информационной открытости и доступности публикаций авторов.
National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan under the President of the Republic of Kazakhstan
АЛГОРИТМ РАБОТЫ УТИЛИТЫ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ РЕЗЬБОВЫХ СОЕДИНЕНИЙ В MSC PATRAN/NASTRAN
Статья посвящена описанию методики моделирования резьбовых соединений в программном пакете MSC Patran/Nastran. Описан алгоритм разработки утилиты на языке программирования Patran Command Language (PCL). В результате применения утилиты продемонстрировано сокращение времени моделирования.
Copyright (c) 2026 НАУКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
РАЗВИТИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В КАЗАХСТАНЕ ЗА ПОСЛЕДНЕЕ ДЕСЯТИЛЕТИЕ: ВСЕСТОРОННИЙ ОБЗОР
Влияние искусственного интеллекта на общество еще никогда не было таким заметным. Искусственный интеллект, который часто называют новой волной промышленных преобразований, происходящих вслед за Интернетом, меняет экономику, общественные услуги и повседневную жизнь по всему миру. Расположенный на перекрестке Евразии, Казахстан поставил перед собой амбициозную цель – использовать искусственный интеллект (ИИ) в качестве основного средства создания полностью цифрового общества. В этом контексте данный документ представляет собой всеобъемлющий, ориентированный на фактические данные обзор текущего состояния развития ИИ в Казахстане, основанный на глобальных тенденциях в расширении возможностей ИИ, снижении затрат на внедрение, росте внедрения и растущем внимании к управлению и ответственному использованию. Анализ согласован с Национальной концепцией развития искусственного интеллекта Казахстана на 2024-2029 годы, в которой приоритетными являются управление данными, развитие инфраструктуры, человеческий капитал, исследования и разработки, включая языковые технологии, и нормативно-правовая база, и эти приоритеты используются для структурирования фактических данных и определения практических путей внедрения и измеримого прогресса.
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ ГИДРОДИНАМИКИ И МАССООБМЕНА ПРИ ИЗВЛЕЧЕНИИ УРАНА В НАСАДОЧНОЙ ИОНООБМЕННОЙ КОЛОННЕ С КОНИЧЕСКИМ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЕМ ПОТОКА
Эффективное извлечение урана из продуктивных растворов выщелачивания требует детального понимания гидродинамики и процессов массообмена в ионообменных сорбционных колоннах. В работе разработана сопряжённая физическая и математическая модель сорбции оксидов урана в насадочной ионообменной колонне с коническим распределителем потока раствора. Движение жидкости в пористом слое смолы описывается законом фильтрации Форхгеймера совместно с уравнением сохранения массы. Массообмен между урансодержащим раствором и ионообменной смолой моделируется уравнением конвективно-дисперсионного переноса вещества, сопряжённым с кинетическим уравнением сорбции на основе приближения линейной движущей силы. Для численного исследования процесса в области сложной геометрии применён метод фиктивных областей. Поле давления вычисляется численно вариационным методом Ритца, тогда как уравнение переноса урана в жидкой фазе решается с использованием схемы Кранка–Никольсона. Кинетическое уравнение сорбции интегрируется аналитически на каждом временном шаге. Результаты численного моделирования показывают, что распределение урана в жидкой и твёрдой фазах формирует внутри колонны кольцеобразную цилиндрическую область, что свидетельствует о неравномерном использовании слоя сорбента. Показано, что конический распределитель потока не обеспечивает достаточно равномерного распределения раствора по поперечному сечению колонны. Увеличение расхода раствора в два раза приводит к увеличению ширины зоны массообмена примерно в 1,5 раза вследствие усиления продольной дисперсии. Предложенный подход к моделированию может быть использован для анализа и оптимизации работы промышленных сорбционных колонн, применяемых при извлечении урана.
РАСПРЕДЕЛЁННАЯ АДАПТАЦИЯ ИИ КАК СТРУКТУРНЫЙ РИСК: ОТ АРХИТЕКТУРЫ НЕЙРОСЕТЕЙ К МНОГОУРОВНЕВОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ
Современные системы искусственного интеллекта (ИИ) формируют класс рисков, которые не являются событийно обусловленными, а структурно встроены в их функционирование. В отличие от традиционных технологических рисков, проявляющихся через дискретные отказы или идентифицируемые неисправности, риски в современных ИИ-системах возникают в результате непрерывных процессов оптимизации, протекающих в пространствах параметров высокой размерности при неполной формализации ограничений. В данной работе такой тип риска определяется как риск структурной адаптации – возможность того, что поведение системы со временем эволюционирует таким образом, что, оставаясь внутренне согласованным с оптимизационной целью, оно отклоняется от изначально заданных функций или нормативных ограничений. Такое отклонение не требует ни отказа системы, ни внешнего вмешательства, ни явной ошибки. Оно возникает как результат взаимодействия целевых функций, основанных на прокси-показателях, распределённых представлений в многослойных нейронных архитектурах и адаптивных механизмов обратной связи, включая обучение с подкреплением и оценку с участием человека. Эмпирические наблюдения, включая случаи specification gaming, манипуляции вознаграждением и контекстно-зависимых стратегий ответа, показывают, что ИИ-системы способны систематически оптимизировать формально заданные функции, а не предполагаемые результаты. В рамках предлагаемого подхода такие формы поведения интерпретируются не как аномалии, а как закономерные следствия функционирования систем в условиях неполной формализации ограничений. Существенным следствием является и то, что риск может накапливаться постепенно и встраиваться в поведение системы до того, как он становится наблюдаемым извне. В связи с этим подходы к управлению, основанные преимущественно на мониторинге, аудите или корректировке после развертывания, оказываются недостаточными для учета подобных динамик. В статье обосновывается, что эффективное управление ИИ требует многоуровневого архитектурного подхода, включающего согласование правовых, институциональных и технических уровней с требованиями конкретного домена применения. В этом контексте ключевой вопрос заключается не в факте отказа ИИ-систем, а в том, соответствует ли выбранный класс системы – статистический или детерминированный – уровню требуемой надёжности, предсказуемости и контролируемости.