ПРИМЕНЕНИЕ АГЕНТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ С ОПОРОЙ НА СУПЕРКОМПЬЮТЕРНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ В ГОСУДАРСТВЕННОМ И МУНИЦИПАЛЬНОМ УПРАВЛЕНИИ

Григорьев В.В., к.ф.-м.н., доцент,

МГИМО (У) МИД России, г. Москва, Россия

Логинова В.Е.

Центральный экономико-математический институт РАН,

г. Москва, Россия

Аннотация. В статье предлагается внедрение цифровой платформы с опорой на суперкомпьютерные вычисления в организационные механизмы и структуры государственного и муниципального управления для мониторинга и конфигурирования социально-политического поведения агрегированных групп людей.

Ключевые слова: управление, информационная система, агентное моделирование, нейротехнологии, суперкомпьютерные вычисления.

Современный период демонстрирует попытки со стороны ряда зарубежных сил и их российских сторонников расшатать социальную и политическую стабильность в государстве и обществе нашей страны[1-3].

Для обеспечения устойчивости функционирования институциональных структур управления и поведения больших масс людей в России предлагается внедрение цифровой платформы с опорой на суперкомпьютерные вычисления(в связи с большим количеством наблюдаемых людей и рассчитываемых параметров)в организационные механизмы и структуры государственного и муниципального управлениядля мониторинга и конфигурирования социально-политического поведения агрегированных групп людей [4-6].

Когнитивно-семантические связи групповых и индивидуализированных компонент, выявляемые на основе анализа взаимосвязей и взаимозависимостей результатов мониторинга, анализа, выработки решений и обратной связи в предлагаемом подходе стратифицируются в отношении отдельного человека как наблюдаемого и цифровым образом описанного и проанализированного объекта[7-8].При этом, прогнозируется его вхождение в сетевые и иные группы, находящиеся в состоянии распада, стабильности или формирования новых (или их общности) кластеров людей и их цифровых аватаров которые могут существовать в суперпозиции, когда они как элементы виртуальных вселенных включены и выключены одновременно, имеющими при этом дело со своеобразной семантической сетью, автоматически конструируемой в электронном контенте.

Описываемый анализ систематики когнитивно-семантических взаимосвязей и взаимозависимостей является одним из базовых элементов, подхода к формированию алгоритма сопоставления с помощью агентного моделирования или нейросети индивидуальных данных информационных потребителей цифровой квази-реальности с разработанными профилями рефлексивных матриц требуемой моделей поведения участника коммуникативных контактов. Ключевым моментом является выявление с опорой на суперкомпьютерные вычисленияу человека ассоциации и аффиляции (стремление быть в обществе других людей, представляющихся близкими по взглядам на окружающую действительность, характеризуемых агрессивными информационными проявлениями явного и скрываемого характера), что позволяет извлекать группу людей из высокодинамичного быстро наращиваемого сообщества пользователей электронных информационных услуг. Вектором влияния является число незаторможенных возбуждающих агрессию информационных пакетов при решении проблемы программирования линии социально-политического поведения агрегированных групп людей в рамках сверхбольших организационных систем (покупателей информации) для формирования на этой базе заданной событийной структуры будущего общества, государства, социума как сверхбольших организационных систем.

Динамическое метапрограммирование эмоциональных эффектов у как наблюдаемого и цифровым образом описанного и проанализированного человека как потребителя ощущений причастности к активным действиям на политических рынках [участие в выборах, голосовании и пр.], расчета вероятности совместного события (временной консолидации людей в агрессивную группу), релевантных по отношению к их информационным интересам в отношении социально-политической действительности - это парадигма формирования шаблонов интерпретации получаемой информации.

Такая технология использования агентного моделирования или нейросети с опорой на суперкомпьютерные вычисления является базой для программирования событийных цепочек с динамическим переформатированием поведения, в зависимости от характеристик личности как наблюдаемого и цифровым образом описанного и проанализированного объекта.

Литература

1.    Абрамов В.И., Логинов Е.Л., Григорьев В.В., Деркач А.К., Момотова А.К. Использование нейротехнологий в цифровой среде с возможностью сетевого наращивания числа импринтируемых потребителю информации рефлексивных матриц, меняющих правила поведения человека // Вестник ЦЭМИ. 2020. № 2. С.4.

2.    Логинова В.Е. Мониторинг и прогнозирование поведения распределенных агентных групп в рамках их сетевого взаимодействия // Теоретические и прикладные вопросы комплексной безопасности. Материалы V Международной научно-практической конференции. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский институт природопользования, промышленной безопасности и охраны окружающей среды, 2022. С. 10-13.

3.    Логинова В.Е. Управление сложными территориальными организационными системами с опорой на цифровые технологии с конвергенцией реального и виртуального миров // Государство и рынок: новые векторы развития. Материалы ХIII Всероссийской научно-практической конференции. - Чебоксары: Новое время, 2022. С. 42-46.

4.    Логинова В.Е. Цифровые механизмы организации интеллектуальных коммуникаций при научно-технической и образовательной деятельности. – М.: ИУО РАО, 2022. – 61 с.

5.    Логинов Е.Л., Абрамов В.И., Григорьев В.В., Момотова А.К., Деркач А.К. Neurocommunity: индивидуально ориентированное информационное оперирование искусственно наведенными переживаниями политического характера в цифровой коммуникационной среде // Искусственные общества. 2020. Т. 15. № 3. С. 10.

6.    Логинов Е.Л. Цифровые технологии политической борьбы: нейросетевые императивы информационного противодействия попыткам перехвата управления в социально-политической среде: монография. – М.: РУСАЙНС, 2024. - 234 с.

7.    Логинов Е.Л., Эриашвили Н.Д., Борталевич С.И., Логинова В.Е. Систематика атрибутивно-семантических связей при осуществлении образовательных программ интерактивного обучения для метапрограммирования качеств личности // Международный журнал психологии и педагогики в служебной деятельности. 2016. № 2. С. 46-52.

8.    Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Логинов Е.Л. Применение экономико-математических методов и моделей оптимального планирования в цифровой экономике будущего (ЦЭМИ АН СССР и ЦЭМИ РАН: прогностическая интерпретация и развитие научного наследия нобелевских лауреатов
Л.В. Канторовича и В.В. Леонтьева). – М.: ЦЭМИ РАН, 2022. – 248 с.