Предзащита на кафедре

За последние три года моя жизнь была тесно связана с исследовательской деятельностью, направленной на решение одной из актуальнейших задач цифровизации сельского хозяйства - обработку и анализ информации в условиях высокой неопределённости. 24 июня 2025 года я успешно провёл предзащиту кандидатской диссертации на кафедре, и сейчас хочу поделиться основными результатами этой работы, рассказать о пройденном пути и выразить искреннюю благодарность всем, кто меня поддерживал.

* О чем моя диссертация?

Название моей диссертации - «Разработка алгоритмов для анализа и обработки информации при проектировании платформенных систем в условиях высокой неопределённости». Работа выполнена по специальности 2.3.1 - системный анализ, управление и обработка информации.

Цель исследования заключалась в разработке алгоритмов адаптивной обработки информации, которые можно интегрировать в цифровые платформы для анализа данных, поступающих из информационных систем АПК. В условиях, когда объёмы информации растут, а её структура становится всё более неоднородной, особенно важно предоставлять данные в виде, пригодном для принятия своевременных и правильных управленческих решений. Именно поэтому в работе был предложен метод битовой фазификации и индекс SFI (Stukalin Fuzzy Index) - универсальный способ представления нечётких признаков объектов в виде бинарного вектора. Это позволяет упрощать анализ, находить закономерности и формировать обобщённые оценки, понятные как специалисту, так и системе.

Предложенные алгоритмы могут применяться не только в агропромышленном комплексе, но и в любой отрасли, где приходится иметь дело с неполными, противоречивыми или слабо структурированными данными.

* Как это работает?

Одним из центральных элементов исследования стал метод динамической фазификации - преобразования числовых данных в качественные категории, адаптированные под контекст: регион, культуру, особенности объекта. Например, надой в 12,5 литров в северных регионах может означать высокий показатель, а в центральной России - низкий. Используя адаптивные функции принадлежности, система сама «понимает», что считать нормой в каждом конкретном случае.

Разработанные мною алгоритмы были протестированы на данных племенного животноводства и показали высокую эффективность при оценке племенной ценности крупного рогатого скота. Была создана архитектура цифрового решения, способного масштабироваться и интегрироваться в существующие аграрные информационные системы, такие как ФГИАС ПР и ЕФГИС ЗСН.

* Путь длиной в три года

Работа над диссертацией шла параллельно с моей деятельностью архитектора информационных систем, что позволило мне не просто моделировать процессы, но и тестировать алгоритмы в реальных проектах.