• Дородных Никита Олегович, Институт динамики систем и теории управления имени В.М. Матросова СО РАН (Иркутск, Россия)
• Столбов Александр Борисович, Институт динамики систем и теории управления имени В.М. Матросова СО РАН (Иркутск, Россия), Иркутский национальный исследовательский технический университет (Иркутск, Россия)
• Юрин Александр Юрьевич, Иркутский национальный исследовательский технический университет (Иркутск, Россия), Московский государственный технический университет гражданской авиации (Иркутский филиал) (Иркутск, Россия)

В настоящее время виртуальные ассистенты, или интеллектуальные помощники, активно используются в различных предметных областях, но широкое их применение при решении задач технической диагностики ограниченно. Подобные ограничения связаны в большей степени с правдоподобным характером генерируемых рекомендаций. Одним из способов повышения достоверности рекомендаций является применение классических методов искусственного интеллекта, в частности, реализующих достоверный вывод на основе логических правил. В статье описывается процесс построения проблемно-ориентированных ассистентов, использующих декларативные базы знаний в форме специализированных таблиц решений для решения задач диагностики технических систем. В качестве методологической основы используется оригинальный подход, основанный на визуальном моделировании и модельных трансформациях. Представлен обобщенный алгоритм диагностирования, включающий шаги по конкретизации исследуемого объекта, внешних проявлений неисправности, поиска возможных причин (систем-кандидатов на отказ), а также формированию списка работ по устранению неисправности. Алгоритм предполагает использование декларативных баз знаний, содержащих логические правила трех типов: «проявление-система», «работа-работа», «прецедент». Описана принципиальная архитектура ассистентов на основе концепции каркаса (шаблона) с гнездами (слотами) для подключения баз знаний с правилами определенного типа. Представлены требования к структуре и содержанию баз знаний; а также способы их наполнения. Определен стек технологий: Aimylogic JUST AI – для проектирования диалога; PHP – для реализации программных интерфейсов доступа к базам знаний; формат CSV – для описания логических правил в виде таблиц решений. Применение описанных положений осуществлено при создании прототипа интеллектуального ассистента «АвиаТехПом.Ассистент» для поддержки технических специалистов аэродромных наземных служб. Были созданы базы знаний для отдельных систем Сухой Суперджет (RRJ-95) и Cessna (182T). Особенностью полученного решения является его соответствие принципам декларативной парадигмы программирования, что обеспечивает возможность его перенастройки или адаптации в зависимости от типа воздушного судна или версии документации без полной перегенерации или пересборки.

поддержка принятия решений, авиационная диагностика, виртуальный ассистент, база знаний, таблица решений, способ создания, АвиаТехПом.Ассистент

2026-06-05