ИСКУССТВЕННАЯ ЭНДОКРИННАЯ СИСТЕМА: ОБЗОР СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2025-138-3-163-175Ключевые слова:
искусственный интеллект, информационные технологии, искусственная эндокринная система, алгоритм искусственного гормона, аналитический обзорАннотация
Исследования посвящены актуальной проблеме развития искусственного интеллекта на основе биоинсперированного подхода искусственных эндокринных систем для решения ряда задач с целью внедрения в реальное промышленное производство и повышения эффективности и конкурентоспособности экономики Республики Казахстан. В статье проведен аналитический обзор разработанных приложений с использованием искусственной эндокринной системы и алгоритмов искусственного гормона для различных областей науки и техники. Показана важность применения этого подхода при создании эффективных инновационных информационных технологий. Доказана актуальность использования алгоритмов искусственных гормонов для различных задач оптимизации и управления сложными промышленными комплексами. Рассмотрены особенности, преимущества использования данных систем в автоматизации промышленного производства, робототехнике и в медицине. Приведены перспективные направления развития искусственных эндокринных систем и трудности их реализации из-за междисциплинарного характера исследований.
Библиографические ссылки
[1] Дедов И.И., Мельниченко Г.А., Фадеев В.В. Эндокринология. 3-еизд. М., 2015, 365.
[2] ElmenreichW, Schnabl A., Schranz M. An artificial hormone-based algorithm for production scheduling from the bottom-up // Proceedings of the 13th Intern. Conf. on Agents and Artificial Intelligence. - 2021. - Vol.1. - P.296 - 303.
[3] Sobe1 A., Elmenreich W., Szkaliczki T., Böszörmenyi L. Seahorse: Generalizing an artificial hormone system algorithm to a middleware for search and delivery of information units // Computer Networks. – 2015. – Vol. 80. – P. 1-41 // doi:10.1016/j.comnet.
[4] Xu Q., Wang L. Recent advances in the artificial endocrine system// Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics). – 2011. - 12(3). – P. 171-183.
[5] Zhao L., Wang L., Xu Q. Data stream classification with artificial endocrine system // Appl. Intell. – 2012. – Vol. 37. – P. 390–404 // DOI 10.1007/s10489-011-0334-8
[6] Vallverdu J. Letter to Editor: Hormonal computers? // Intern. J. of Unconventional Computing. - 2022. –Vol.17 (3). - P. 235-238.
[7] Brinkschulte U., Pacher M., Renteln A. Towards an Artificial Hormone System for Self-organizing Real-Time Task Allocation// Software Technologies for Embedded and Ubiquitous Systems. Lecture Notes in Computer Science. - Springer, 2007. –Vol. 4761. – P.339-347 // https://doi.org/10.1007/978-3-540-75664-4_34.
[8] Hutter E., Lakos R., Brinkschulte U. Improving an Artificial Hormone System’s Time Bounds Using Task Allocation Signals // Proceedingsof the 25th International Symposium On Real-Time Distributed Computing (ISORC). - IEEE, 2022 // DOI: 10.1109/ISORC52572.2022.9812838
[9] Pacher M., Brinkschulte U.A Formal Specification of the Hormone Loop of an Artificial Hormone System // Workshop on Embedded Self-Organizing Systems. - 2013. – 9 p.
[10] Gu W., Tang D., Zheng K. Manufacturing resources coordination organization and tasks allocation approach inspired by the endocrine regulation principle // IET Collaborative Intelligent Manufacturing. - 2020. – Vol.2, Issue 2. - P.37-44 // https://doi.org/10.1049/iet-cim.2019.0031
[11] Wang Zh., Cui D., Xu Q. Artificial Endocrine System and Its Application for Nearest Neighbor Rule Condensation// Information Technology Journal. - 2013. – Vol.10 (11). – P. 2004-2013 // DOI: 10.3923/iti.2011.2004-2013
[12] Subhash Chandra Pandey, Gora Chand Nandi. Artificial endocrine system: a new paradigm of knowledge discovery // International Journal of Information Acquisition. – 2013. - Vol.9, № 03n04, 1350015 // https://doi.org/10.1142/S0219878913500150
[13] Smaoui M. R., Rabasa-Lhoret R., Haidar A. Development platform for artificial pancreas algorithms // PLoS one. - 2020. - Vol.15 (12): e0243139. - P.1-19 // doi:10.1371/journal.pone.0243139
[14] Milovanovic M.B., Antic D.S., Milojkovic M.T., Spasic M.D. Adaptive Control of Nonlinear MIMO System With Orthogonal Endocrine Intelligent Controller // IEEE Trans. Cybern. – 2020. – Vol.52. – P.1221–1232 // DOI:10.1109/TCYB.2020.2998505
[15] Milovanović M., Oarcea A., Nikolić S., Djordjević A., Spasić M. // An Approach to Networking a New Type of Artificial Orthogonal Glands within Orthogonal Endocrine Neural Networks // Appl. Sci. – 2022. - Vol.12 (11), 5372 // https://doi.org/10.3390/app12115372
[16] Sauzé C., Neal M. Artificial Endocrine Controller for Power Management in Robotic Systems// IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. - 2013. - Vol.24 (12). - P.1973-1985 // DOI: 10.1109/TNNLS.2013.2271094
[17] Haomachai W., Teerakittikul P. An Artificial Hormone System for Adaptable Locomotion in a Sea Turtle- Inspired Robot // Proceedings of the fourth Intern. Conf. on Control and Robotics Engineering. - 2019. - P.136-141.
[18] Zheng X. Q., Lei1 W. Lattice-based artificial endocrine system model and its application in robotic swarms // SCIENCE CHINA Information Sciences. – 2011. - Vol.54 (4). – P. 795–811 // doi: 10.1007/s11432-010-4157-8
[19] Mohammad Bagher Fakhrzad, Moheb Ali Rahdar.Optimization of hybrid robot control system using artificial hormones and fuzzy logic // Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. - 2016.–Vol.30. – P. 1403–1410.
[20] Vallverdú J., Talanov M., Leukhin A., Fatykhova E., Erokhin V. Hormonal computing: a conceptual approach // Front. Chem. Sec. Theoretical and Computational Chemistry. – 2023. – Vol. 11:1232949 // doi:10.3389/fchem.2023.1232949
[21] Reenberg A.T., Ritschel T.K.S., Lindkvist E. B., Laugesen Ch., Svensson J., Ranjan A. G., Norgaard K., Jorgensen J. B. Nonlinear Model Predictive Control and System Identification for a Dual-hormone Artificial Pancreas // Proceedings of the 13thIFAC Symposium on Dynamics and Control of Process Systems, including Biosystems. - Busan, Korea, 2022. - P.915-921.
[22] Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Development of intelligent technology for complex objects control based on a unified artificial immune system and principles of immunological homeostasis for industrial automation using modern microprocessor equipment: monograph. – Yelm, WA, USA: Science Book Publishing House, 2023. – 196 p. ISBN 978-1-62174-150-3. SAN 920-3230 // https://www.elibrary.ru/item.asp?id=50443830
[23] Samigulina G.A, Samigulina Z.I. Development of a unified artificial immune system for complex objects control within the framework of the Industry 4.0 concept // J. Procedia Computer Science. Conf. on ENTERprise Information Systems». - Lisboa, Portugal: Elsevier, 2023. – Vol.219C. – P. 824-831 // DOI:10.1016/j.procs.2023.01.356.
[24] Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Текущее состояние и возможности развития промышленного искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли на основе нейроэндокринно-иммунологического взаимодействия // Проблемы автоматики и управления. - 2024. - №2. – С. 44-50.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2025 Zarina Samigulina
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
