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
Author:
Group
First M. Last
Advisor:
Dr. First Last
Contents
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
- 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
- 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. GasparÅbn Kilde
- The Integration of Generative Artificial Intelligence in Marketing Decision-Making: Impacts on Strategic Innovation Management and Data Governance (2025)Nahla SmidaÅbn Kilde
- Autonomous Databases and Artificial Intelligence: Architectures, Optimization, and Governance (2025)Shashipurna Kurapati
- Artificial Intelligence and Human Agency in Cultural Transformations of Governance and Decision-Making (2025)A. Beimisheva, Ainash Seitzhan, Rustem Korzhumbayev, Fatima Kukeeva et al.
- 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.
- Artificial intelligence and team effectiveness in management: a transformative impact on decision-making, collaboration, and productivity (2025)Fayzullayeva Marifat Abduvaxob qizi
- Artificial Intelligence and the Future of Financial Governance (2025)Putri Ayu Lestari, Cruift Andika
- Joint Optimization of Radio and Computational Resources for Multicell Mobile-Edge Computing (2015)Stefania Sardellitti, Gesualdo Scutari, Sergio Barbarossa
Tilføj en litteraturliste til opgaven
Artikel
APA 7 (Danish)