Алгоритм нейрокогнитивного обучения мультиагентной системы эволюционного моделирования экспрессии генов по данным ПЦР-анализа растений

З. В. Нагоев, М. И. Анчёков, Ж. Х. Курашев, А. А. Хамов

---

Аннотация. Работа нацелена на создание методологии применения систем общего искусственного интеллекта для управления процессом создания новых гибридов растений с заданным набором хозяйственно полезных признаков. Разработаны основные принципы создания имитационных моделей растений на основе мультиагентного моделирования на базе укрупненных условных агентов-клеток, синтез поведения которых выполняется управляющей нейрокогнитивной архитектурой. Разработаны основные принципы создания системы автоматического сбора данных для эволюционного машинного обучения интеллектуальных экспертных систем селекции и семеноводства на основе роботизированного цифрового фенотипирования и генетических данных. Разработан алгоритм обучения децентрализованной системы управления ростом и развитием имитационных моделей растений на основе идентификации феногенотипических характеристик процессов роста и развития, детерминированных экспрессией генов растения.

Ключевые слова: общий искусственный интеллект, мультиагентные системы, нейрокогнитивные архитектуры, селекция растений, экспрессия генов, машинное обучение, цифровое фенотипирование

Для цитирования. Нагоев З. В., Анчёков М. И., Курашев Ж. Х., Хамов А. А. Алгоритм нейрокогнитивного обучения мультиагентной системы эволюционного моделирования экспрессии генов по данным ПЦР-анализа растений // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 6(116). С. 179–192. DOI: 10.35330/1991-6639-2023-6-116-179-192

Информация об авторах

Нагоев Залимхан Вячеславович, канд. техн. наук, генеральный директор Кабардино-Балкарского научного центра РАН;
360000, Россия, г. Нальчик, ул. И. Арманд, 37-а;
zaliman@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9549-1823
Анчёков Мурат Инусович, науч. сотр. лаборатории «Молекулярная селекция и биотехнология», Кабардино-Балкарский научный центр РАН;
360000, Россия, г. Нальчик, ул. Кирова, 224;
murat.antchok@gmail.com, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8977-797X
Курашев Жираслан Хаутиевич, зав. лабораторией «Молекулярная селекция и биотехнология», Кабардино-Балкарский научный центр РАН;
360000, Россия, г. Нальчик, ул. Кирова, 224;
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9442-6122
Хамов Анзор Азаматгериевич, мл. науч. сотр. лаборатории «Молекулярная селекция и биотехнология», Кабардино-Балкарский научный центр РАН;
360000, Россия, г. Нальчик, ул. Кирова, 224;
opitnoe2014@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3269-4572

Список литературы

1. Анчёков М. И., Боготова З. И., Пшенокова И. А. и др. Коллаборативная селекционная система на основе консорциума гетерогенных интеллектуальных агентов // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2022. № 5(109). С. 25–37. DOI: 10.35330/1991-6639-2022-5-109-25-37.
2. Анчёков М. И., Бжихатлов К. Ч., Нагоев З. В. и др. Онтоэписоциофилогенетическое развитие систем общего искусственного интеллекта на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. № 6(110). С. 61–75. DOI: 10.35330/1991-6639-2022-6-110-61-75.
3. Анчёков М. И., Апшев А. З., Бжихатлов К. Ч. и др. Формальная модель генома агента общего искусственного интеллекта на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 5(115). С. 11–24.
4. Doursat R. Organically grown architectures: Creating decentralized, autonomous systems by embryomorphic engineering. Organic Computing. Ed. R.P. Würtz, Springer-Verlag. 2008. Pp. 167–200.
5. Fedor A., Zachar I., Szilágyi A. et al. Cognitive Architecture with Evolutionary Dynamics Solves Insight Problem // Front. Psychol. 2017. Vol. 8.
6. Werfel J., Nagpal R. Extended stigmergy in collective construction // IEEE Intelligent Systems. 2006. No. 21(2). Pp. 20–28.
7. Jinek M., Chilynksi K., Fonfara I. et al. A programmable dual-RNA-guided DNA endonuclease in adaptive bacterial immunity // Science. 2012. Vol. 337. No. 6069. Pp. 816–821. DOI: 10.1126/science.1225829.
8. Нагоев З. В. Интеллектика, или Мышление в живых и искусственных системах. Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2013. 232 с.
9. Анчёков М.И., Бжихатлов К.Ч., Лешкенов А.М. Высокопроизводительные системы фенотипирования сельскохозяйственных культур // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2022. № 5(109). С. 19–24.
10. Нагоев З. В., Нагоева О. В. Обоснование символов и мультиагентные нейрокогнитивные модели семантики естественного языка. Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 150 с.