Публичное обсуждение проекта продлится до 10 октября 2023 г.

В федеративных системах машинного обучения (SML-системах) несколько участников совместно используют зашифрованные данные и/или обмениваются параметрами моделей с целью обеспечить безопасность данных и защиту персональных данных. Чтобы обеспечить наиболее эффективное использование данных, зашифрованные данные каждой стороны и/или предоставленные ею параметры моделей собираются и используются для обучения модели федеративного машинного обучения. Модели федеративного машинного обучения продолжают обучаться в интересах само-оптимизации, а участники или иные лица, авторизованные на доступ к модели, могут вводить информацию для получения результатов или прогнозов на основе совместно используемых значений. Федеративные системы машинного обучения могут, например, применяться (не ограничиваясь ими) в мультимедийных и игровых приложениях (media applications).

Федеративные системы машинного обучения

Публичное обсуждение проекта продлится до 10 октября 2023 г.

Надёжность данных является важным фактором при определении надёжности результата анализа. Информация о происхождении данных помогает обеспечить надёжность данных посредством обеспечения прозрачности их исторического пути. В среде больших данных сложная обработка данных и их миграция, связанная с жизненным циклом больших данных и их распространением, приводят к разного рода трудностям при управлении информацией о происхождении данных. В первую очередь больших усилий и затрат требует сбор надёжной и достоверной информации о том, что происходило с большими данными на различных этапах их жизненного цикла.

В настоящем стандарте описана концептуальная модель автоматического сбора, управления и сохранения информации о происхождении больших данных по мере их обработки, использования и хранения в экосистеме больших данных. Реализация данной концепции, хотя и не решит проблему отслеживаниязующим

Публичное обсуждение проекта продлится до 10 октября 2023 г.

Целесообразность разработки проекта предварительного национального стандарта объясняется тем, что технологии искусственного интеллекта являются особо важными и перспективными инструментами для реализации разного рода задач во многих отраслях экономики. Целью настоящего проекта национального стандарта является описание общей концепции обеспечения сохранности данных, а также иллюстрация процесса обеспечения сохранности данных в экосистеме больших данных.

Публичное обсуждение проекта продлится до 31 августа 2023 г.

Разработка данного стандарта позволит установить общие требования к протоколу низкоскоростного обмена данными по спутниковым каналам связи при создании и эксплуатации сетей связи интернета вещей с использованием низкоорбитальных многоспутниковых систем передачи данных, которые необходимо включать в нормативные документы и которые должны быть согласованы изготовителем/разработчиком и потребителем при поставках оборудования с целью развёртывания и эксплуатации глобальных беспроводных сетей интернета вещей и обеспечения возможности обмена данными по низкоскоростным каналам спутниковой связи в сетях связи интернета вещей с большим количеством абонентов и высокой энергоэффективностью при преобладании передачи данных в восходящем направлении (от устройств к серверу).

Разработанный стандарт можно применять во всех видах документов (стандартах, технической или договорной документации,

Разр

Публичное обсуждение проекта продлится до 23 августа 2023 г.

Проект предстанадарта разработан в целях гармонизации положений международного стандарта, рассматривающего вопросы функциональной безопасности и системы искусственного интеллекта, а также в целях их предварительной апробации в РФ.

Публичное обсуждение проекта продлится до 23 августа 2023 г.

Целесообразность разработки проекта предварительного национального стандарта объясняется тем, что технологии искусственного интеллекта являются особо важными и перспективными инструментами для реализации разного рода задач во многих отраслях экономики. Целью настоящего проекта национального стандарта является описание структуры систем искусственного интеллекта, использующих машинное обучение. Машинное обучение является направлением искусственного интеллекта, использующее вычислительные методы для того, чтобы дать системам возможность учиться на основе данных и опыта. Другими словами, системы машинного обучения разрабатываются путем оптимизации алгоритмов, обеспечивающей соответствие обучающим данным и повышение эффективности посредством максимизации вознаграждения. Методы машинного обучения включают глубокое обучение, также рассматриваемое в настоящем проекте.

Благодаря установлению единой

Публичное обсуждение проекта продлится до 31 июля 2023 г.

Объектом стандартизации является стратегическое управление организацией при использовании искусственного интеллекта (далее – ИИ), включая связанные с этим риски, преимущества и ограничения, а также политику в отношении использования ИИ.

Как и любой мощный инструмент, применение технологий ИИ влечет за собой новые риски и ответственность, которые следует учитывать организациям. Для учета таких рисков необходимо создание руководства для членов руководящего органа организации по обеспечению и регулированию применения ИИ с целью обеспечения его эффективного, действенного и приемлемого использования в организации.

Публичное обсуждение проекта продлится до 16 августа 2023 г.

Объектом стандартизации является управляемость системы искусственного интеллекта как важная фундаментальная характеристика, обеспечивающая безопасность таких систем для конечных пользователей. Под управляемостью в настоящем документе понимается способность управлять системой искусственного интеллекта, имеющаяся у человека либо иного внешнего управляющего агента. В документе описываются особенности управляемости, и как происходит процесс управления, но не предопределяется, кто или что осуществляет управление.

Методы искусственного интеллекта применяются в различных приложениях для многих социально-значимых сфер и отраслей производства. Некоторые характеристики (например, недостаточная объяснимость) систем искусственного интеллекта могут внести неопределенность в поведение таких систем, что может привести к непредсказуемым последствиям для конечных пользователей. По этой причине очень важнаа

Публичное обсуждение проекта продлится до 7 августа 2023 г.

Объектом стандартизации является архитектура для координации возможностей искусственного интеллекта (ИИ) между сетевыми доменами. В проекте стандарта определяются архитектурные требования и структура междоменных сетей с использованием технологий ИИ для будущих сетей, включая IMT-2020, целью которых является достижение общей сетевой интеллектуальности, в том числе рассматриваются вопросы: принципов проектирования, архитектурных требований и архитектурной структуры.

Сети продолжают развиваться и становятся более адаптивными благодаря внедрению таких технологий, как сегментирование сетей и программирование сетей. Однако увеличение гибкости сети также означает увеличение сложности управления. В настоящее время отрасль уделяет большое внимание развитию коммуникационных функций и передачи информации, и существует относительно зрелая экосистема. Чтобы использовать повышенную гибкость сети дляние

Публичное обсуждение проекта продлится до 6 августа 2023 г.

Объектом стандартизации является функциональная архитектура для сетей, управляемых большими данными, которая включает: общее описание функциональной архитектуры, функциональную архитектуру для плоскости больших данных, функциональную архитектуру для плоскости сети и функциональную архитектуру для плоскости управления.

Сети продолжают развиваться и становятся более адаптивными благодаря внедрению таких технологий, как сегментирование сетей и программирование сетей. Однако увеличение гибкости сети также означает увеличение сложности управления. В настоящее время отрасль уделяет большое внимание развитию коммуникационных функций и передачи информации, и существует относительно зрелая экосистема. Чтобы использовать повышенную гибкость сети для удовлетворения потребностей, отрасль также уделяет больше внимания анализу всей сети, включая использование технологий искусственного интеллекта (ИИ) /