Реализация безопасного управления светофорами с использованием нейроморфнойвычислительной базы на основе нечетких графов
(Стр. 11-16)

Задачей безопасного управления светофорами является нормализация дорожного движения. Безопасное управление предполагает реализацию защиты информации, участвующей в процессе управления. Процесс управления светофорами представляет собой сложный динамический процесс. Объектом управления является совокупность светофоров. Субьектом управления является определенная система управления, которая может быть автономной или входить в состав системы управления верхнего уровня. Реализация светофора на базе нейроморфной вычислительной базы позволяет выполнять часть процессов управления и в автоматическом режиме. В рамках процесса управления вам приходится иметь дело с различными типами данных (показания датчиков, управляющие сигналы разного уровня и т.д.). Большие данные обрабатываются на протяжении всего процесса управления, и одной из основных задач является уменьшение размерности обрабатываемой информации. Успешное решение этой задачи напрямую зависит от модели организации набора светофоров. В статье рассматриваются различные светофоры, каждый из которых оснащен интеллектуальным контроллером. Нейроморфная основа интеллектуального контроллера позволяет расширить возможности вычислительной базы на низком уровне. Нечеткие графы используются для представления множества светофоров и связи светофоров с системой управления. Такая модель позволяет объединить в одно целое информационную и управляющую составляющие процесса взаимодействия объекта и субъекта управления. Преимуществами такого представления являются минимизация информации, необходимой для успешного решения задачи безопасного управления , и расширение возможностей процесса управления за счет использования нечеткой информации.

ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ: Волосова А.В., Матюхина Е.Н., Морозов Е.А. Реализация безопасного управления светофо-рами с использованием нейроморфной вычислительной базы на основе нечетких графов // Computational Nanotechnology. 2025. Т. 12. № 1. С. 11-16. DOI: 10.33693/2313-223X-2025-12-1-11-16. EDN: LLTELF

Морозов E.A., Волосова A.В. Реализация интеллектуального автоматического управления движением автомобильных потоков в городских зонах регулирования на основе применения нечетких моделей // Computational Nanotechnology. 2023. Т. 10. № 4. С. 39–45. DOI: 10.33693/2313-223X-2023-10-4-39-45. EDN: FXSDTS.
Волосова A.В. Использование тензорной модели для обработки неопределенности в сложных динамических системах // Computational Nanotechnology. 2023. Т. 10. № 1. С. 79–87. DOI: 10.33693/2313-223X-2023-10-1-79-87. EDN: UEVWUE.
Максимычев O.И., Мезенцев K.Н., Волосова A.В. Информационно-коммуникационные технологии и элементы искусственного интеллекта в интеллектуальных транспортных системах // Мир транспорта и технологических машин. 2023. № 1-1 (80). Pp. 112–118. DOI: 10.33979/2073-7432-2023-1(80)-1-112-118. EDN: FZKCDR.
Maksimychev O.I., Volosova A.V., Mezentsev K.N. et al. The use intelligent electronic hitch for vehicle management // Intelligent technologies and electronic devices in vehicle and road transport complex. Conference Proceedings TIRVED 2021. DOI: 10.1109/TIRVED53476.2021.9639222. EDN: LRNJVX.
Volosova A.V., Yurchik P.F., Golubkova V.B. et al. Using a digital twin in ultra-large-scale System // Intelligent technologies and electronic devices in vehicle and road transport complex. Conference Proceedings TIRVED 2023. DOI: 10.1109/TIRRED58506.2023.10332708.

информационная безопасность, нейроморфные вычисления, нейроморфный контроллер, интеллектуальный контроллер, нечеткие графы, умный светофор.