Станкоинструмент #3/2026
И. В. Шишковский
Комбинаторное конструирование сплавов методами лазерных аддитивных технологий: десять лет спустя DOI: 10.22184/2499-9407.2026.44.3.58.62 Представлен ретроспективный анализ эволюции методологии быстрого прототипирования сплавов (БПС) за последнее десятилетие. Показано, как сочетание лазерных аддитивных технологий (АТ) и комбинаторного материаловедения трансформируется под влиянием вычислительных методов, машинного обучения, swarm-­интеллекта (роевого интеллекта) и концепции цифровых двойников. На примерах высокоэнтропийных сплавов (ВЭС), систем с градиентом свой­ств (Fe–Cu, Ti–Al, Ni–Al) обсуждаются новые возможности ускоренного дизайна материалов в свете стратегического документа NASA (2026). Особое внимание уделено переходу от чисто экспериментального БПС к гибридной парадигме «модель – целевой эксперимент – валидация» и перспективам интеграции шкалы зрелости моделирования (Simulation Maturity Level). Электроника НТБ #7/2026
Г. Перейра
РЫНОК ПЕРЕДОВОГО КОРПУСИРОВАНИЯ: КАК ИИ МЕНЯЕТ ИНДУСТРИЮ МИКРОЭЛЕКТРОНИКИ. ЧАСТЬ 1 DOI: 10.22184/1992-4178.2026.260.7.130.136 В статье проведен анализ ключевых трендов рынка корпусирования электронных компонентов в условиях стремительного развития искусственного интеллекта и систем высокопроизводительных вычислений (HPC). Рассматриваются сегменты 2.5D-интерпозеров на основе RDL, mold-интерпозеров, 3D-корпусирования оптических модулей, 3D CBA DRAM и др. Аналитика #1/2026
И. В. Ананьев
Кристаллохимия в эпоху цифровой трансформации Рассматривается влияние цифровой трансформации на кристаллохимию – ​дисциплину, изначально основанную на обработке данных. Прослеживается эволюция кристаллохимии от решения обратной задачи интерпретации экспериментальных данных для объяснения структуры и свой­ств к решению прямой задачи инженерии материалов с заданными свой­ствами. Основное внимание уделяется анализу современных трендов и проблем цифровизации двух ключевых составляющих кристаллохимии: методической (получение структурных данных) и описательной (интерпретация данных). Показано, что будущее кристаллохимии и смежных областей зависит от решения проблемы достоверности и верифицируемости данных, а также от осознанного этического подхода к применению искусственного интеллекта и статистических методов. Подчеркивается риск девальвации фундаментальных знаний и экспертности на фоне роста числа публикаций, основанных на некачественных данных или поверхностном анализе. Статья служит критическим обзором текущего состояния и вызовов, стоящих перед кристаллохимией в эпоху цифровой трансформации науки. https://doi.org/10.22184/2227-572X.2026.16.1.34.54 Первая миля #3/2025
Е.А.Вахромеева, А.В.Голышко, Е.А.Леонова
Тысячи лиц в зеркале искусственного интеллекта DOI: 10.22184/2070-8963.2025.127.3.40.44 Инфокоммуникационный мир движется к широкому применению систем искусственного интеллекта (ИИ), способных обрабатывать огромные объемы данных и быстро превращать их в конкретные действия. Дальнейший прогресс в области ИИ зависит не столько от увеличения объемов данных, сколько от технологических прорывов, новых подходов к ускорению обучения и оптимизации ресурсов. В статье рассмотрен один из вариантов использования ИИ в рамках "промышленной коэволюции". Первая миля #1/2025
А.В.Голышко
Чего не хватало SDN DOI: 10.22184/2070-8963.2025.125.1.70.74 Программно-конфигурируемые сети (SDN) – относительно новое, но логичное явление в телекоме. Однако, несмотря на то, что SDN уже умеют генерировать миллиарды всевозможных данных, они не всегда могут вовремя реагировать на возникающие сетевые ситуации в части сохранения целостности инфраструктуры или обеспечения информационной безопасности, если за ними стоит человек. Зато подключение к SDN искусственного интеллекта может обеспечить ряд недостижимых ранее существенных преимуществ подобных сетей в сравнении c "традиционными". Первая миля #8/2024
Г.А.Фокин
Обзор моделей спектрального зондирования сигналов LTE и NR DOI: 10.22184/2070-8963.2024.124.8.40.47 Работа посвящена обзору моделей использования искусственного интеллекта для определения приемником когнитивного радио информации о структуре целевого сигнала на основе нейросетевого подхода. Описывается порядок работы моделей захвата и разметки сигналов LTE и 5G NR при спектральном зондировании. Для идентификации сигналов LTE и NR используются модели глубокого обучения нейронной сети семантической сегментации. Рассмотренный комплекс моделей может быть использован для практической реализации спектрального зондирования при динамическом доступе к спектру в перспективных сетях когнитивного радио. Электроника НТБ #7/2024
Е. Старовойтов, Е. Скиба, И. Синильщиков, А. Алпатов
СИНХРОНИЗАЦИЯ БАЗОВЫХ СТАНЦИЙ В КОМПЛЕКСИРОВАННОЙ НАВИГАЦИОННО-СВЯЗНОЙ СИСТЕМЕ «КОНСУЛ-Р» DOI: 10.22184/1992-4178.2024.238.7.100.104 Систему «КОНСУЛ-Р» предлагается использовать при решении задач в сфере навигации и связи, так как работа современных промышленных предприятий, функционирование транспортных сетей, экстренных служб невозможны без оперативного обмена данными между разнесенными абонентами и быстрого получения координатной информации. Электроника НТБ #6/2024
Я. Левалдс
АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ РАЗВИТИЯ РЫНКА УПРАВЛЕНИЯ ЦЕПЯМИ ПОСТАВОК DOI: 10.22184/1992-4178.2024.237.6.130.135 Статья посвящена анализу тенденций развития рынка управления цепями поставок на ближайшую перспективу. Приведены положительные эффекты и возможные риски, возникающие при внедрении новых цифровых технологий в системы управления цепями поставок. Составлены рекомендации для быстрого и результативного внедрения инноваций. Первая миля #4/2024
В.О.Тихвинский, Е.Е.Девяткин, Ю.Я.Смирнов, В.А.Ахмедиаров
Использование технологий ИИ для обеспечения информационной безопасности в сетях 5G DOI: 10.22184/2070-8963.2024.120.4.44.50 Рассмотрены актуальные вопросы применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) для обеспечения информационной безопасности в сетях 5G на основе анализа стандартизации технических требований 3GPP, ETSI и группой сектора стандартизации МСЭ-T по машинному обучению ML5G. Показано, что применение технологий ИИ для решения задач информационной безопасности в сетях 5G приводит не только к ее обеспечению, но и созданию новых угроз за счет появления возможности атак на технологии машинного обучения при их внедрении в эти сети. Электроника НТБ #3/2024
В. Поздеев, Ш. Шугаепов, Е. Ермолаев, В. Егошин
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК СРЕДСТВО СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРОЦЕССА В АО «ЗПП» DOI: 10.22184/1992-4178.2024.234.3.196.198 Рассмотрено применение в Акционерном обществе «Завод полупроводниковых приборов» (АО «ЗПП») искусственного интеллекта при проверке параметров выпускаемых изделий для снижения времени контроля и повышения качества продукции.