Отклонение лесозаготовительной техники от заданного маршрута приводит к экологическим, правовым и экономическим проблемам, таким как повреждение почвы, уничтожение деревьев и штрафы. Автономные системы корректировки маршрутов необходимы для решения этих проблем. Целью данного исследования является разработка системы обнаружения отклонений и расчета траектории для возврата на заданный маршрут. Система определяет текущее местоположение техники с использованием датчиков глобального позиционирования и инерциального измерительного устройства. Фильтр Калмана обеспечивает точность позиционирования, а алгоритм A* и методы сглаживания траектории используются для вычисления эффективных маршрутов с учетом препятствий и радиусов поворота. Предложенное решение эффективно обнаруживает отклонения и вычисляет траекторию для возврата на маршрут.

Ключевые слова: детектирование отклонений, корректировка маршрута, мобильное приложение, фильтр Калмана, лесосечные работы

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Работа посвящена применению модели машинного обучения с подкреплением для автоматизации планирования дислокации мест рубок в лесном хозяйстве. Предложен метод оптимизации выбора лесосек на основе алгоритма оптимизации проксимальной политики (Proximal Policy Optimization). Разработана информационная система, адаптированная для обработки данных лесоустройства в матричном виде и работы с геоинформационными системами. Проведенные эксперименты демонстрируют способность находить рациональные варианты размещения лесосек с помощью предложенного метода. Полученные результаты являются перспективными для использования интеллектуальных систем в лесной отрасли.

Ключевые слова: обучение с подкреплением, глубокое обучение, дислокация мест рубок, лесное хозяйство, искусственный интеллект, оптимизация планирования, сплошные рубки

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 4.1.6 - Лесоведение, лесоводство, лесные культуры, агролесомелиорация, озеленение, лесная пирология и таксация

В данной статье представлена математическая модель для оценки применимости интеллектуальных чат-ботов в изучении диалектов иностранных языков. Модель учитывает ключевые параметры чат-ботов и их способности адаптироваться к различным диалектам, оценивая качество ответов чат-бота как на основе определенных критериев, так и в целом. В рамках экспериментального исследования с немецкими диалектами оценивались такие чат-боты, как ChatGPT-3.5, GPT-4, YouChat, Bard, DeepSeek и Chatsonic. Результаты показали, что модели OpenAI (ChatGPT-3.5 и GPT-4) предоставляют наиболее широкие возможности для изучения диалектов, при этом ChatGPT-3.5 лучше всего справляется с баварским и австрийским диалектами, а YouChat - со швейцарским. Эти находки предоставляют практические рекомендации для выбора чат-ботов при изучении диалектов и являются основой для дальнейших исследований эффективности образовательных технологий на базе искусственного интеллекта.

Ключевые слова: большая языковая модель, чат-бот, оценка качества, изучение иностранного языка, технология искусственного интеллекта в образовании

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 5.12.3 - Междисциплинарные исследования языка

В статье рассматривается задача оптимизации схемы волоков на лесосеке. Математической моделью лесосеки служит полигон – ограниченная замкнутой ломаной часть плоскости, а схеме волоков соответствует корневой граф (лес, дерево) специального вида. Вводится понятие покрытия полигона корневым лесом. Покрытие интерпретируется как возможность рубки и сбора всех деревьев на лесосеке при передвижении харвестера и форвардера по волокам, проложенным согласно найденному покрывающему корневому лесу. Предлагается два варианта алгоритма решения поставленной задачи, являющиеся модификацией локального поиска. Приведены результаты экспериментов, подтверждающих практическую применимость предложенных алгоритмов для расчета схем волоков.

Ключевые слова: схемы волоков, лесосека, полигон, покрывающий корневой лес, локальный поиск, покрытие

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ