DOI: 10.33917/mic-6.119.2024.71-80

Обоснована необходимость внедрения цифровых технологий на базе искусственного интеллекта на территории Арктической зоны Российской Федерации. Показатели производства и потребления электроэнергии на душу населения, по методике Всемирного банка, являются важными характеристиками, отражающими не только динамику экономического развития регионов, но  качество жизни населения. В данном исследовании проведен анализ производства и потребления энергии в период с 1990 г. по 2023 г., в том числе в четырех регионах, территории которых полностью включены в Арктическую зону Российской Федерации. В статье затрагиваются вопросы влияния современных технологий на базе искусственного интеллекта на энергопотребление в будущем, использование системы предиктивной аналитики для устойчивой работы энергосистем в Арктике. Так же высказывается предположение о возможности повышения энергоэффективности работы дата-центров в Арктической зоне с учетом использования естественного охлаждения серверов.

2. Об Основах государственной политики Российской Федерации в Арктике на период до 2035 года: Указ Президента РФ от 5 марта 2020 г. № 164. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/45255

3. Арктический Совет. Председательство России. URL: https://as.arctic-russia.ru/useful/  

4. ЕМИСС. Государственная статистика. URL:  https://www.fedstat.ru/indicator/55089

5. Какой будет Арктика в 2035 году. URL: https://morvesti.ru/analitika/1692/87581/?ysclid=m38p5qacy4456766395  

6. Babkinа L., Skotarenko, O., Kuznetsova E., Khatsenko E. Digitalization of Electrici-ty Suppliers’ Activities in the Arctic Zone. 5th International Scientific Conference on Digital Economy and Finances. St. Petersburg, Russian Federation, 2022. pp. 439–450.

7. Регионы России. Социально-экономические показатели – 2023. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 

DOI: 10.33917/mic-5.118.2024.5-13

Рассматриваются проблемы повышения устойчивости искусственных обществ, состоящих из организационных агентов как элементов цифровой суперсистемы с существенной компонентой непредсказуемого поведения. Анализируются проблемы наблюдаемости суперсистемы. Предлагается объединение информационных, телематических и вычислительных сервисов для построения цифрового двойника с целью поддержки перехода личности из кластера непредсказуемого поведения (агрессивного поведения) в кластер с подтвержденным доверием как вычислительным решением. Внедрение квантовых вычислений позволяет получать более обоснованные оценки продуктивности процесса повышения устойчивости искусственных обществ на основе использования квантовых симуляторов позволяющих, в сложных кризисных условиях, рассчитать все показатели оптимизации по большому количеству объектов и ресурсов в отношении личностей получателей (покупателей) информации, каждый из которых находится в локальном неопределенном и запутанном выборе решений для действий в цифровой суперсистеме. Обосновывается направление вектора импринтации разработанных профилей рефлексивных матриц в зависимости от разной удовлетворенности человека жизнью как базовой точки, от чего можно отталкиваться для искусственного наведения переживания реальности с целью поддержки перехода личности из кластера непредсказуемого поведения (агрессивной) в кластер с подтвержденным доверием как вычислительным решением.

Источники:

1. Агеев А.И., Грабчак Е.П., Логинов Е.Л. Использование искусственного интеллекта при реализации командования войсками и управления гражданскими объектами как единым гибридным полем боя. Нейрокомпьютеры и их применение: Тезисы докладов XX Всероссийской научной конференции, Москва, 22 марта 2022 года. Москва: МГППУ, 2022. С. 31–33.

DOI: 10.33917/es-2.194.2024.78-87

Целый ряд разного рода критических ситуаций (от природных и техногенных катаклизмов до попыток переворота и военных действий), которые имели место прежде всего в самый последний период жизни нашей страны, продемонстрировал значительно более серьезные, близкие к предельно возможным нагрузки на сотрудников силовых и других ведомств, чем это предусматривалось в течение многих постсоветских лет. Стало ясно, что нужны новые, более жесткие и эффективные, технологии формирования и развития компетенций специалистов. Цель статьи — разработка инструментария и методических рекомендаций осуществления отбора и подготовки кадров для работы или службы в структурах, функционирование которых предусматривает критические когнитивные и психологические нагрузки, в том числе в условиях сложных специальных ситуаций (операций).

Источники:

1. Агеев А.И., Логинов Е.Л., Голублев А.А. Специальная подготовка кадров в интересах государственных ведомств для выполнения особо важных задач в сложных условиях с критической интеллектуальной и психологической нагрузкой на сотрудников// Новые технологические вызовы: проблемы цифровой трансформации систем управления: Материалы международной конференции. М.: МНИИПУ, 2019. С. 9–11.

2. Гайнуллин Д.Е., Кодзов Т.Н. Применение цифровых технологий обучения в образовательных организациях МВД России // Проблемы современного педагогического образования. 2023. № 79-1. С. 111–113.

3. Агеев А.И., Логинов Е.Л., Шкута А.А. Нейрооперирование поведением когнитивных агентов на основе электронной семантической интерпретации состояний сознания и психики с эффектами погружения, присутствия и единения с виртуальной реальностью // Микроэкономика. 2020. № 1. С. 5–12.

DOI: 10.33917/es-1.187.2023.56-69

В условиях санкционной экономической и научно-технической блокады резко актуализировалась потребность в построении цифровых механизмов управления процессами импортозамещения на основе планово-координирующих компетенций, аналогичных компетенциям, которые были у Государственного комитета СССР по науке и технике.

Предлагается использование интеллектуальных цифровых платформ для управления развитием науки и техники на принципах советских информационных сетевых проектов ОГАС и ЕГСВЦ. Обосновывается необходимость использования цифровых информационно-коммуникационных технологий и вычислительных сервисов на различных уровнях управления инновационными агентами любых форм собственности через создание и конфигурирование многослойных информационно-управляющих полей.

1. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Мировое сообщество в условиях сверхкритической бифуркации // Управление сложными организационными и техническими системами в условиях сверхкритических ситуаций: Материалы международной научно-практической конференции. Москва, МНИИПУ, 21–22 апреля 2022 г. М.: ИНЭС, 2022. С. 9–12.

2. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Россия в новой экономической реальности. М.: Институт экономических стратегий, Ассоциация «Аналитика», 2016. 460 с.

3. Грабчак Е.П. Импортозамещение в энергетике России в условиях санкций // Управление сложными организационными и техническими системами в условиях сверхкритических ситуаций: Материалы международной научно-практической конференции. Москва, МНИИПУ, 21–22 апреля 2022 г. М.: МНИИПУ, 2022. С. 16–18.

4. Грабчак Е.П., Логинов Е.Л., Чиналиев В.У., Епишкин И.И. Управление развитием сложных научно-технических комплексов на основе интеллектуальных цифровых платформ (реализация компетенций Госкомитета СССР по науке и технике в условиях цифровой экономики). М.: ИНЭС, 2023. 504 с.

5. Чиналиев В.У. Развитие политики импортозамещения в промышленности России // Управление сложными организационными и техническими системами в условиях сверхкритических ситуаций: Материалы международной научно-практической конференции. Москва, МНИИПУ, 21–22 апреля 2022 г. М.: МНИИПУ, 2022.С. 50–53.

DOI: https://doi.org/10.33917/es-6.186.2022.104-110

В статье рассматриваются три ключевые проблемы, которые играют особую роль в разработке стратегий и политики для цифровых технологий: 1) особенности цифровых технологий, которые в значительной степени предопределяют принципы и методологические подходы к разработке стратегических документов; 2) драйверы, основные игроки и тренды глобального рынка; 3) тенденции накопления базы технологических знаний для обеспечения конкурентных преимуществ национальным компаниям на кратко- и среднесрочных траекториях.

Источники:

1. Gaponenko N.V., Glenn J.C. Technology Industry 4.0: Problems of Labor, Employment and Unemployment // Studies on Russian Economic Development. 2020. Vol. 31. No. 3. P. 271–276.

2. Гапоненко Н.В. Теоретические и методологические основы исследования инновационных систем и формирования технологических приоритетов их развития в экономике, основанной на знаниях. М.: ИПРАН РАН, 2020. 151 с.

3. Гапоненко Н.В. Закономерности и особенности эволюции секторальных инновационных систем в рамках долгосрочного цикла // Systems and Management. 2020. № 1. C. 44–67.

4. Гапоненко Н.В. Секторальные инновационные системы в экономике, основанной на знаниях. М.: ИПРАН РАН, 2021. 264 с.

5. Going Digital: Shaping Policies, Improving Lives. Paris: OECD Publishing, 2019.

6. IT Industry Outlook 2021. CompTIA, 2020.

7. Гапоненко Н.В. Глобальные вызовы в формировании полицентричного мирового порядка: траектории ретро и траектории будущего [Электронный ресурс] // Экономические стратегии. 2020. Т. 22. № 1(167). С. 28–35. DOI: https://doi.org/10.33917/es-1.167.2020.28-35.

8. Positive 5G Outlook Post COVID-19: What Does It Mean for Avid Gamers? Forest Interactive, 2020.

DOI: 10.33917/mic-1.96.2021.5-10

Рассматриваются проблемы формирования единой цифровой информационной среды группы отраслевых и межотраслевых кластеров крупных и средних компаний в рамках международных интеграционных объединений (союзов) с участием России. Обоснована возможность и целесообразность вовлечения в контур управления распределенных по экономическим пространствам различных видов ресурсов. Предлагается сформировать ресурсно- и объектно- (агентно) структурированные матрицы платежеспособного спроса и кооперационного предложения продукции и услуг в России и за рубежом.

 

Источники:

1. Грабчак Е.П. Цифровая трансформация электроэнергетики. М.: Кнорус, 2018. 340 с.

2. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л., Акопов А.С. Имитационное моделирование системы «умный город»: концепция, методы и примеры // Экономический анализ: теория и практика. 2020. Т. 19. № 2 (497). С. 226-250.

3. Логинов Е.Л., Шкрабляк А.С. Тенденции развития электронных финансовых транзакций и методов их контроля в глобальных телекоммуникационных сетях // Инженерная физика. 2009. № 9. С. 47-53.

4. Макаров В.Л., Ву Ц., Ву З., Хабриев Б.Р., Бахтизин А.Р. Мировые торговые войны: сценарные расчеты последствий // Вестник Российской академии наук. 2020. Т. 90. № 2. С. 169-179.

5. Грабчак Е.П., Медведева Е.А., Васильевна И.Г. Как сделать цифровизацию успешной // Энергетическая политика. 2018. № 5. С. 25-29.

6. Грабчак Е.П., Медведева Е.А., Голованов К.П. Импортозамещение – драйвер развития или вынужденная мера // Энергетическая политика. 2016. № 3. С. 74-85.

7. Логинов Е.Л., Логинов А.Е. Интеллектуальная электроэнергетика: новый формат интегрированного управления в Единой энергетической системе России // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2012. Т. 8. № 29 (170). С. 28-32.

DOI: 10.33917/es- 1.175.2021.6-13

Статья является продолжением одноименной публикации, посвященной вопросам развития валютно-финансового сотрудничества между Россией и Китаем. Данная часть исследования содержит основные предложения по стимулированию расчетов в национальных валютах анализируемых стран и «рецепты» создания нового мирового экономического порядка. В первой части работы особое внимание уделяется процессам стыковки платежных систем, развитию цифровых валют и идее создания коллективной валюты на евразийском экономическом пространстве. Вторая часть посвящена системным реформам мировой финансово-экономической системы

Источники:

1. Развитие биржевого рынка юаня. Форум «Россия и Китай: вызовы перспективы (возможности) международной интеграции» РЭУ имени Г.В. Плеханова [Электронный ресурс]. Московская биржа. 1 ноября 2017 г. С. 8. URL: Пискулов Д.Ю._Развитие бирж.рынка юаня_Форум РЭУ им. Плеханова_01.11.17.pdf.

2. 人民币国际化10年回顾和展望，FT中文网，http://www.ftchinese.com/story/001085879?full=y&archive（上网时间：2020年5月10日

3. Статистика объемов торгов [Электронный ресурс] // Московская биржа. URL: https://www.moex.com/ru/ir/interactiveanalysis.aspx.

4. Глазьев С.Ю., Байзаков С.Б., Ершов М.В., Митяев Д.А., Фетисов Г.Г. К устойчивому росту — через справедливый мировой экономический порядок: Доклад, представленный на V Астанинский экономический форум // Российский экономический журнал. 2012. № 2. С. 57–75.

DOI: 10.33917/mic-4.93.2020.5-11

В статье рассматриваются проблемы цифрового мониторинга международных расчетов с кооперированной структурой рынков финансовых активов в рамках ЕАЭС как мультиагентных систем. Обосновано внедрение цифровой платформы с аналитическими сервисами для выявления кластерных валютно-финансовых интерпретаций наблюдаемых операций и выявления центров управления цепочками транзакций конкретных финансовых операторов. Предлагается построение вычислительно наблюдаемой базы (анализируемого информационного массива) электронных финансовых транзакций, позволяющей идентифицировать источники, посредников и бенефициаров перечисления (в том числе бюджетного) каждой денежной единицы в безналичной форме через любое количество счетов, служащих основой установления всех участников финансовой цепочки.

Источники:

1. Агеев А.И., Логинов Е.Л., Махутов Н.А. Криптовалютная управленческая модель формирования единой электронной валюты ЕАЭС // Экономические стратегии. 2018. Т. 20. № 6 (156). С. 74-83.

2. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Стратегические тренды конструируемой экономической реальности // Экономические стратегии. 2012. Т. 14. № 10 (108). С. 6-15.

3. Бауэр В.П., Ворожихин В.В., Райков А.Н., Смирнов В.В. Сможет ли криптовалюта обеспечить развитие цифровой экономики в России? // Информационное общество. 2017. № 4-5. С. 35-42.

4. Ковалевич Д.В. Перспективы развития единого финансового рынка ЕАЭС // Наука и бизнес: пути развития. 2018. № 8 (86). С. 95-99.

5. Логинов Е.Л., Грабчак Е.П., Григорьев В.В., Райков А.Н., Шкута А.А. Управление экономикой России в условиях с предельно большой компонентой неопределенности развития чрезвычайных ситуации и критического недостатка информации // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2019. № 4. С. 104-110.

DOI: 10.33917/mic-2.91.2020.5-12

В статье рассматриваются проблемы формирования цифровой модели повышения прозрачности и успешности обеспечения контроля движения активов между участниками товарных, финансовых и имущественных сделок в рамках финансовой системы ЕАЭС. Предлагается обеспечить повышение наблюдаемости любых сегментов финансовой системы, которую можно цифровым образом структурировать путем электронной цифровой идентификации каждой денежной единицы в доступных для мониторинга пространствах движения товарных, финансовых и имущественных активов. Получаемые результаты анализа могут быть использованы для оптимизации операционной динамики электронных транзакций явных альянсов и неформальных картелей финансовых агентов в наблюдаемом пространстве цифровых форматов финансовых коммуникаций с учетом движения финансовых средств в различной форме и номинированных в различных валютах.

Источники:

1. Агеев А.И., Радина В.А. Методика цифровой экономики в части управления и контрольной деятельности в реальном секторе экономики //Экономические стратегии. 2019. Т. 21. № 3 (161). С. 44-56. 

2. Агеев А.И., Ворожихин В.В., Кузык Б.Н., Махутов Н.А., Побываев С.А. Проблемы развития торговой, клиринговой, расчетной и платежной систем, обеспечивающих оптимизационное взаимодействие российских финансовых институтов и хозяйствующих субъектов //Стратегические тренды трансформации социально-экономических систем в рамках цифровой экономики/Материалы международной научно-практической конференции. М.: ИПР РАН, 2018. С. 7-9.

3. Агеев А.И., Логинов Е.Л., Махутов Н.А., Побываев С.А. Формирование системных механизмов защиты российских валютно-финансовых ресурсов в условиях спекулятивного манипулирования мировыми финансовыми рынками // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. 2017. № 7-2 (54). С. 8-11.

DOI: 10.33917/mic-1.90.2020.32-49.

В условиях глобализации, информационной революции и растущих потребностей в высококвалифицированной рабочей силе страны все больше отдают приоритет образованию. Цифровизация, как современный тренд развития мировой экономики и общества, оказывает влияние и на систему образования. При этом проводить межстрановые сопоставления в области цифровой конкурентоспособности затруднительно в силу отсутствия единых подходов к оценке цифрового разрыва, который смещается от разрыва в доступе и подключении к ИКТ к разрыву в знаниях. Для рассмотрения различных аспектов цифровизации систем образования важно выделить страны, наиболее продвинутые в этом вопросе. С учетом этого для определения мировых тенденций цифрового развития систем образования целесообразно провести их классификацию по признакам, отражающим цифровые различия этих систем. Однако отсутствие таких системообразующих признаков затрудняет классификацию. Поэтому важно определить факторы, которые могут служить основой для проведения классификации систем образования мира по уровню их цифровизации. В международной практике отсутствуют методологические подходы к измерению цифрового неравенства систем образования. Работа представляет собой попытку выявить индикаторы, которые позволили бы сравнивать мировые образовательные модели с точки зрения создания условий для обучения с использованием ИКТ. В результате определена взаимосвязь цифрового разрыва в доступе и подключении к ИКТ и цифрового неравенства национальных систем образования, а также проведено сопоставление национальных систем образования с использованием индикаторов цифрового разрыва.