https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/61537| Title: | Эволюция взаимодействия человека и машины в эргатических системах с использованием технологий искусственного интеллекта |
| Other Titles: | Evolution of human-machine interaction in ergatic systems using artificial intelligence technologies |
| Authors: | Балтрукович, П. И. Пилиневич, Л. П. |
| Keywords: | публикации ученых;технологии искусственного интеллекта;эргатические системы;взаимодействие человека и машины |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | Белорусский институт системного анализа и информационного обеспечения научно-технической сферы |
| Citation: | Балтрукович, П. И. Эволюция взаимодействия человека и машины в эргатических системах с использованием технологий искусственного интеллекта = Evolution of human-machine interaction in ergatic systems using artificial intelligence technologies / П. И. Балтрукович, Л. П. Пилиневич // Новости науки и технологий. – 2025. – № 2 (73). – С.10–16. |
| Abstract: | В статье исследуется влияние искусственного интеллекта на эргатические системы «человек — машина — среда» с акцентом на повышение эффективности, безопасности и адаптивности. О собенностью является применение искусственного интеллекта для оптимизации принятия решений через системы поддержки, снижение когнитивной нагрузки оператора и минимизацию ошибок, вызванных человеческим фактором. Предложены методы анализа корреляционных функций для оценки степени автоматизации, а также адаптивные алгоритмы в энергетике и транспорте. О собое внимание уделено объяснимому искусственному интеллекту (Explainable AI) для повышения доверия операторов. Результаты выполненных исследований демонстрирую т перспективность ИИ в прогнозировании аварий и управлении динамическими системами, что открывает пути к созданию более надежных эргатических комплексов. |
| Alternative abstract: | The article exam ines the im pact of artificial intelligence on hum an-m achine-environm ent ergatic systems with an emphasis on improving efficiency, safety, and adaptability. A special feature is the use of Al to optimize decision-making through support systems, reduce the operator's cognitive load, and minim ize errors caused by the human factor. Methods for analyzing correlation functions to assess the degree of autom ation, as well as adaptive algorithms in energy and transport, are proposed. Particular attention is paid to Explainable Al to increase operator confidence. The results of the studies demonstrate the promise of Al in predicting accidents and managing dynam ic systems, w hich opens the w ay to creating more reliable ergatic complexes. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/61537 |
| Appears in Collections: | Публикации в изданиях Республики Беларусь |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Baltrukovich_Evoluciya.pdf | 7.06 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.