Skip to content
Verified SourcesHigh UniquenessPro Models

Искусственный интеллект в оптимизации принятия решений в сфере космического управления и экономики

Интеграция интеллектуальных систем в контур управления космической деятельностью представляет собой процесс трансформации управленческих парадигм через внедрение высокоточных алгоритмов анализа данных и прогностического моделирования. Оптимизация принятия решений в данной области базируется на синергии автономных вычислительных систем и экспертного суждения, что позволяет минимизировать операционные риски и повысить экономическую эффективность распределения ограниченных ресурсов в условиях высокой неопределенности.

Dokument Forhåndsvisning

Dette er en kort forhåndsvisning. Den fulde version indeholder udvidet tekst til alle sektioner, en konklusion og en formateret bibliografi.

Artikel

Degree:
Искусственный интеллект в оптимизации принятия решений в сфере космического управления и экономики

Author:

Group

First M. Last

Advisor:

Dr. First Last

City, 2026

Contents

Indledning3
Teoretisk grundlag5
Koncept og essens8
Baggrundsoversigt11
Analyse af nuværende tilstand14
Konklusion22
Litteraturliste24

Indledning

Современный этап освоения космического пространства характеризуется резким увеличением объема генерируемых данных и усложнением архитектуры управления, что требует внедрения инновационных подходов к обработке информации. Как отмечается в современных исследованиях, переход от традиционных реляционных моделей к базам данных с поддержкой нативного искусственного интеллекта становится необходимым условием для обеспечения интеллектуального принятия решений в реальном времени [4]. Данная трансформация охватывает не только технические аспекты функционирования систем, но и облачную интеграцию, оптимизацию процессов и повышение безопасности данных, что критически важно для устойчивости космической инфраструктуры и эффективного мониторинга активов в условиях динамично меняющейся внешней среды.

Эффективность принятия решений в управлении ресурсами напрямую зависит от используемых алгоритмических моделей. Оптимизация на основе улучшенного алгоритма искусственной пчелиной колонии (ABC), как показывают эксперименты, демонстрирует вероятность сходимости к глобальному оптимуму на уровне 96%, что позволяет значительно повысить точность распределения дефицитных ресурсов [1]. Внедрение подобных эволюционных алгоритмов, усиленных генеративными технологиями обработки естественного языка, создает возможность для формирования персонализированных рекомендаций в управленческом контуре. Это позволяет не только ускорить поиск оптимальных стратегий развития космических программ, но и обеспечить глубокое понимание потребностей стейкхолдеров через интеллектуальный анализ междисциплинарных данных.

В сфере экономики космического управления особое значение приобретает интеграция методов многокритериального анализа решений (MCDA) с искусственным интеллектом. Гибридные модели, использующие нейронные сети и генетические алгоритмы, революционизируют управление цепочками поставок и процессами замкнутого цикла [2]. Применение таких подходов в космической экономике способствует автоматизации процессов управления жизненным циклом объектов, снижению эксплуатационных затрат и улучшению прослеживаемости ресурсов. Несмотря на существующие регуляторные барьеры, данные технологии закладывают основу для научно обоснованной государственной политики в области освоения космоса, способствуя достижению целей устойчивого развития и рационального недропользования в долгосрочной перспективе.

Генеративный искусственный интеллект (GAI) выступает катализатором изменений в стратегическом менеджменте и маркетинге космических услуг. Автоматизация создания контента и оптимизация сегментации рынка позволяют компаниям принимать решения в режиме реального времени, что трансформирует управленческие роли в сторону гибридных профилей, сочетающих технологическую грамотность и этическую чувствительность [3]. Доверие к интеллектуальным системам становится фундаментом для устойчивого развития цифрового будущего, при этом ключевыми факторами выступают прозрачность алгоритмов и человеческий контроль. Переосмысление организационной культуры в космической отрасли через призму внедрения GAI позволяет создавать новые ценности и обеспечивать долгосрочную вовлеченность участников рынка.

Финансовый сектор космического управления также претерпевает значительные изменения под влиянием интеллектуальных систем. Искусственный интеллект демонстрирует превосходство над традиционными подходами в прогнозировании рисков и оценке портфельных инвестиций, достигая точности свыше 85% при использовании нейросетевых моделей [8]. Использование адаптивных алгоритмов в финансовом мониторинге повышает устойчивость к системным уязвимостям и киберугрозам, что особенно актуально для страхования космических рисков и аудита корпоративной отчетности. Сбалансированная интеграция ИИ в финансовое управление требует создания механизмов объяснимого ИИ (XAI) для преодоления проблемы «черного ящика» и обеспечения справедливости при распределении капитала в высокотехнологичные проекты.

Трансформация процессов управления имеет не только экономическое, но и глубокое социокультурное измерение. Алгоритмические системы поддержки принятия решений становятся социотехническими механизмами, влияющими на нормы ответственности и легитимности в публичном администрировании [5]. Внедрение ИИ в практику государственного управления, в том числе на примере развивающихся экономик, показывает, что технологии выступают в роли культурных акторов, переопределяющих отношения между индивидом и институтами. Формирование гибридных систем совместного принятия решений «человек–машина» требует учета институциональной специфики и преодоления цифрового разрыва, что подчеркивает необходимость разработки футурологических моделей управления и гибкого регулирования [6].

В заключение следует отметить, что успех внедрения искусственного интеллекта в космическое управление определяется эффективностью командного взаимодействия. Инструменты на базе ИИ обеспечивают менеджеров предиктивной аналитикой и средствами автоматизации рабочих процессов, что способствует росту продуктивности и обоснованности принимаемых стратегий [7]. Однако интеграция технологий сталкивается с вызовами, связанными с доверием, этическими дилеммами и необходимостью развития человеческого потенциала. Совместная оптимизация радиочастотных и вычислительных ресурсов, как показано на примере многоячеечных мобильных систем, требует прецизионного подхода к архитектуре взаимодействия компонентов [9]. Таким образом, системная интеграция ИИ в космическую сферу требует комплексного подхода, объединяющего технологические инновации с этическими стандартами и стратегическим видением развития отрасли.

References

  1. Enhancing the decision optimization of interaction design in sustainable healthcare with improved artificial bee colony algorithm and generative artificial intelligence (2025)
    Shuhui Yu, Xin Guan, Xiaoyan Peng et al.
    Åbn Kilde
  2. Artificial Intelligence and MCDA in Circular Economy: Governance Strategies and Optimization for Reverse Supply Chains of Solid Waste (2025)
    Joel Joaquim de Santana Filho, A. Paço, P. Gaspar
    Åbn Kilde
  3. The Integration of Generative Artificial Intelligence in Marketing Decision-Making: Impacts on Strategic Innovation Management and Data Governance (2025)
    Nahla Smida
    Åbn Kilde
  4. Autonomous Databases and Artificial Intelligence: Architectures, Optimization, and Governance (2025)
    Shashipurna Kurapati
  5. Artificial Intelligence and Human Agency in Cultural Transformations of Governance and Decision-Making (2025)
    A. Beimisheva, Ainash Seitzhan, Rustem Korzhumbayev, Fatima Kukeeva et al.
  6. The Integration of Artificial Intelligence and the Contributions of Behavioral Economics into Public Management in Morocco: Towards a Transformation of Administrative Practices and Public Decision-Making (2025)
    Rochdy Mohamed, Bouchta Bouasria, El Amyn Jamal et al.
  7. Artificial intelligence and team effectiveness in management: a transformative impact on decision-making, collaboration, and productivity (2025)
    Fayzullayeva Marifat Abduvaxob qizi
  8. Artificial Intelligence and the Future of Financial Governance (2025)
    Putri Ayu Lestari, Cruift Andika
  9. Joint Optimization of Radio and Computational Resources for Multicell Mobile-Edge Computing (2015)
    Stefania Sardellitti, Gesualdo Scutari, Sergio Barbarossa

Tilføj en litteraturliste til opgaven

Launch Offer -30%

Artikel

APA 7 (Danish)

5 US$7 US$
  • 8–20 sider.
  • 80 % unikhed
  • Eksport til Word
  • Korrekt formatering
  • Offentlig forhåndsvisning
    En forhåndsvisning af en anden forfatter kan ikke gøres privat. Dit arbejde vil være privat og helt unikt.
  • Litteraturliste (15+, APA 7)
    +1 US$
  • Tilføj alternative kilder (Nyheder, .gov, .edu)

Artikel

APA 7 (Danish)