ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В 3D-ТРЕНАЖЕРАХ НА ОСНОВЕ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
В статье представлен подход к использованию методов искусственного интеллекта при разработке имитационных профессиональных тренажеров. Выполнен анализ применения инструментов искусственного интеллекта сред разработки 3D-приложений, рассмотрены типовые компоненты и их функции, выявлены недостатки, ограничивающие использование данных методов в профессиональных тренажерах. Предложенный подход основан на адаптации стандартных этих инструментов и дополнения их функционально-логическими моделями, выполняющими управляющие функции. В качестве примера предложена реализация подхода в среде межплатформенной разработке Unity. Результаты работы апробированы при разработке имитационных тренажеров в области охраны труда.

Ключевые слова:
компьютерные тренажеры, искусственный интеллект, игровая платформа, сложные технические системы
Текст
Текст произведения (PDF): Читать Скачать
Список литературы

1. Safonov, A.L. Multilevel Functional-logic Models in 3D-simulators of Electrical Equipment / A.L. Safonov, D.I. Kopeliovich // CEUR Workshop Proceedings of the 29th International Conference on Computer Graphics and Vision (GraphiCon 2019). – Vol. 2485. – Pp. 232-235.

2. Красовский, А.А. Методология разработки искусственного интеллекта при создании компьютерных игр / А.А. Красовский // Информационно-компьютерные технологии в образовании и социальной сфере. – 2018. – №3. – С. 41-45.

3. Удалов, А.Д. Использование Compute Shader для навигации ИИ-агентов с применением Unity / А.Д. Удалов, А.Н. Архипов, А.В. Панов // Передовые инновационные разработки. Перспективы и опыт использования, проблемы внедрения в производство. – 2019. – №3. – С. 55-59.

4. Бычковский, Д.Ю. Разработка искусственного интеллекта средствами графической платформы Unreal Engine 4 / Д. Ю. Бычковский, Ф. Н. Абу-Абед // Моделирование, оптимизация и информационные технологии/ – 2018. – №2(21). – С. 230-239.

5. РискПроф: сайт. – URL: https://riskprof.ru/ (дата обращения: 11.09.2020).