Критическая инфраструктура железнодорожного транспорта (ОАО «РЖД») ежегодно сталкивается с сотнями инцидентов, связанных с несанкционированным доступом на ж/д пути, падением пассажиров и посторонними предметами. Традиционные системы видеонаблюдения с ручным мониторингом характеризуются высокой нагрузкой на оператора и значительным уровнем ложных срабатываний. В статье представлены результаты исследования и разработки интеллектуальной системы компьютерного зрения для автоматического обнаружения угроз в реальном времени. На основе сравнительного анализ архитектур сверточных нейронных сетей выбрана одностадийная модель YOLOv11, обеспечивающая наилучший баланс точности (mAP@0.5 = 0.90) и производительности (до 128 FPS). Предложена трехуровневая распределенная архитектура, гарантирующая сквозную задержку обработки 0,1–0,4 с. Разработан и реализован двухэтапный метод детекции падения на железнодорожные пути, сочетающий быстрый кинематический детектор и верификацию по скелетной модели, что позволило достичь полноты детекции 0.95 при низком уровне ложных тревог (<1 события/час/камеру). Оценка экономической эффективности показала, что годовой предотвращенный ущерб составляет 478 млн руб., чистый дисконтированный доход (NPV) — 1 615 млн руб., срок окупаемости — 12,4 месяца. Разработанный прототип готов к пилотному внедрению на объектах ОАО «РЖД»

Исходим из определения искусственного интеллекта (ИИ), данного в «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года». В социально-экономической области в качестве научной основы ИИ можно и нужно использовать организационно-экономическое моделирование, эконометрику, прикладную статистику (включая нейросетевые методы), технологии экспертных оценок, различные математические методы исследования. Термины «кибернетика», «информатика», «информационно-коммуникационные технологии», «искусственный интеллект» являются именами одной и той же научно-практической области на последовательно сменяющих друг друга этапах её развития. Для обоснования сказанного кратко рассказано о работах автора данной статьи, связанных с применением вычислительной техники. Сначала п - популяризация идей кибернетики среди школьников. В Центральном экономико-математическом институте АН СССР разработаны и изучены экономико-математические модели, в том числе с использованием компьютеров. Проанализирована работа в области медицинской кибернетики, роль Научного совета по комплексной проблеме «Кибернетика» при Президиуме АН СССР. В 1980-е годы развернулось научно-общественное движение в области статистики. Наиболее яркие события - создание Всесоюзного центра статистических методов и информатики (ВЦСМИ) и учреждение Всесоюзной статистической ассоциации. Как директор ВЦСМИ автор данной статьи организовывал разработку программных продуктов по статистическим методам, некоторые из них проектировал. В ВЦСМИ силами примерно 300 специалистов разработано около 30 программных продуктов. В конце 1990-х годов по заданию Минфина РФ нами был разработан и программно реализован метод компьютерно-статистического моделирования. Информационно-коммуникационные технологии на службе науки и преподавания обсуждаются на примере сайта «Высокие статистические технологии». Проанализирована разработка автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий. Рассмотрена серия совместных монографий с сотрудниками Кубанского государственного аграрного университета. Обсуждаются проблемы использования ИИ в преподавании, роль больших языковых моделей. Поддержана парадигма объяснимого искусственного интеллекта. Обсуждаются пороги вхождения в ИИ

В статье представлены результаты трехлетних исследований (2020–2022 гг.) в длительном стационарном опыте по оценке экономической эффективности технологий возделывания сахарной свеклы в условиях Западного Предкавказья. Изучено влияние восьми технологий возделывания, различающихся по способам основной обработки почвы (поверхностная, отвальная, безотвальная) и системам удобрения (без удобрений, минеральная, органоминеральная, органическая), на агрофизические и агрохимические свойства чернозема выщелоченного, а также на урожайность культуры. Проведен анализ показателей плотности почвы в пахотном (0–30 см) и подпахотном (30–70 см) слоях в фазе смыкания листьев в ряду. Исследовано содержание основных элементов минерального питания (минерального азота, подвижного фосфора и калия) в почве в зависимости от применяемой технологии. Выявлено, что максимальное накопление питательных веществ достигается при комплексном применении органических и минеральных удобрений в сочетании с глубокой обработкой почвы

Показано влияние минеральных удобрений на урожайность и качество ягод винограда, выращиваемого на черноземе южном в ООО «Агроимпекс» Сакского района Республики Крым. Определены особенности минерального питания виноградных растений и эффективность применения удобрений на технических сортах винограда с учетом почвенно-климатических условий региона. Результаты исследований показали, что использование сбалансированных доз минеральных удобрений способствует повышению урожайности, улучшению биометрических показателей и увеличению сахаристости ягод

Техническая конопля (Cannabis sativa L.) является стратегической культурой многоцелевого использования. Переход от двудомных сортов к однодомным формам позволяет механизировать уборку, повысить выход длинного волокна и стабилизировать семенную продуктивность. Однако однодомные популяции генетически нестабильны: в каждом поколении наблюдается расщепление с появлением двудомных биотипов – обычной матерки и поскони, а также переходных форм (однодомная феминизированная посконь, феминизированная посконь). Это требует постоянного контроля полового состава и применения научно обоснованных методов отбора. Несмотря на десятилетия селекции, в производственных условиях отсутствует единая, экспериментально подтверждённая система отбора, дифференцированная по задачам (создание сорта, репродукционное семеноводство, поддержание коммерческих партий)

В статье рассматривается проблема совершенствования бизнес-процесса подготовки учебно-методических материалов в образовательных организациях в условиях усложнения нормативной среды цифровой трансформации. Показано, что существующая практика характеризуется высокой трудоемкостью, фрагментарностью выполнения работ и значительной зависимостью от преподавателя как интегратора процесса. На основе анализа существующих подходов установлено, что большинство решений ориентированы на автоматизацию отдельных операций или развитие информационной инфраструктуры без обеспечения координации различных видов деятельности. В работе предлагается процессный подход, основанный на деятельностной модели, в рамках которого подготовка учебно-методических материалов рассматривается как система взаимосвязанных видов деятельности: аналитико-методической, проектировочной, содержательно-разработчиков, оценочно-контрольной и организационно-оформительской. Научная новизна заключается в рассмотрении информационно-интеллектуальной системы поддержки, основанной на технологиях искусственного интеллекта и централизованной базе знаний, как механизма координации указанных видов деятельности в рамках единого бизнес-процесса. Обоснованы направления совершенствования каждого вида деятельности и показаны ожидаемые эффекты, выражающееся в снижении трудоёмкости, повышение согласованности результатов и управляемости процесса. На основе модельного анализа продемонстрирована возможность перераспределения трудозатрат преподавателя в пользу содержательной работы. Предложенный подход обеспечивает переход от индивидуально ориентированной модели подготовки учебно-методических материалов к институционально управляемому бизнес-процессу и может служить основой для дальнейшего развития интеллектуальных систем в образовательных организациях