О создании информационно-аналитической системы поддержки принятия решений Ситуационного центра МВД России

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

О создании информационно-аналитической системы поддержки принятия решений Ситуационного центра МВД России

Information and Analytical Support System Management Situational Centre of the Ministry Interior of Russian Federation

К.М. Холостов, заместитель начальника центра командно-штабных учений,

кандидат технических наук, доцент (Академия управления МВД России);

В.А. Веревкин, старший инспектор по особым поручениям отдела обеспечения деятельности Ситуационного центра МВД России

K.M. Kholostov, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Deputy Chief of Command and Staff Training Centre (Management Academy of the Ministry of the Interior of Russia)

V.A. Verevkin, Chief inspector for special assignments business support Department Situation center of the Ministry of internal Affairs of Russia (Operational Department of the Ministry Interior of Russian Federation)

В статье рассматриваются организационные, нормативные и правовые основы, а также специфические особенности создания информационно-аналитической системы обеспечения деятельности Ситуационного центра Министерства внутренних дел Российской Федерации.

Актуальность рассмотрения данной проблематики связана с запуском процесса создания подобной системы, основанной на применении интеллектуального анализа данных об оперативной обстановке на территории Российской Федерации на основе технологий искусственного интеллекта и апробации описываемой схемы анализа данных в практической сфере деятельности Ситуационного центра Министерства внутренних дел Российской Федерации. Описаны предполагаемые структурная и функциональная схемы создаваемой ин формационной системы, а также планы по ее внедрению в оперативно-служебную деятельность органов внутренних дел.

Данная статья отражает запросы сотрудников территориальных органов на развитие технологических инструментов для анализа складывающейся оперативной обстановки и ее прогнозирование, а также совмещает в себе описание современных подходов в построении информационных систем. Тем самым затрагивая интересы оперативных подразделений территориальных органов МВД России и подразделений, являющихся субъектами информационно-аналитической работы.

Ситуационный центр; информационно-аналитическая система; интеллектуальный анализ данных; искусственный интеллект; оценка оперативной обстановки; информационные технологии в управлении; управленческие решения; прогнозирование оперативной обстановки.

The article considered organizational, regulatory and legal framework, as well as specific features of creating an information and analytical system support of the Situation center of the Ministry Interior of Russian Federation.

Described the relevance of a system consisting in the application of data mining technology on operational the situation on the territory of the Russian Federation on the basis of artificial intelligence and testing the described scheme of data analysis in practical activities of the Situational center of the Ministry Interior of Russian Federation. The technological and functional scheme of operation is described information the system, as well as plans for its implementation in operational and service activities of the internal Affairs bodies.

This one the article reflects the requests of employees of territorial bodies for development technological tools for analyzing the emerging operating environment settings and its forecasting, as well as a combined description of modern approaches in building information systems. Thus affecting the interests of operational personnel divisions of territorial bodies of the Ministry Interior of Russian Federation and divisions that are topics of information and analytical work.

Situation center; information and analytical system; intelligent data analysis; artificial intelligence; operational situation assessment; informational technologies in management; management decisions; operational forecasting environment.

Введение

В целях реализации Указа Президента Российской Федерации от 25 июля 2013 г. № 648 «О формировании системы распределенных ситуационных центров, работающих по единому регламенту взаимодействия» и повышения эффективности управленческой деятельности Министерства в 2018 г. образован Ситуационный центр (СЦ) Министерства внутренних дел Российской Федерации (МВД России).

СЦ МВД России предназначен для поддержки принятия управленческих решений руководством МВД России на основе мониторинга событий, анализа причин их возникновения и возможных последствий, а также прогнозирования развития оперативной обстановки, контроля выполнения принятых решений, как в штатных, так и в нештатных ситуациях.

В период технологического совершенствования всех сфер деятельности государственного управления уже нельзя говорить об анализе и прогнозировании развития оперативной обстановки как о результате кропотливой «ручной» информационно-аналитической работы. В условиях оперативного управления силами и средствами МВД России необходимо автоматизировать процессы вывода тенденций, закономерностей развития оперативной обстановки, а также изучения статистических данных на новый качественный уровень в первую очередь за счет повышения скорости принимаемых решений

В настоящей статье описывается реализация информационно-аналитической системы поддержки деятельности (ИАС) СЦ МВД России. Отличием и предметом актуальности данного подхода является то, что схема ИАС СЦ МВД России имеет практическое применение, образовав первый в своем роде сложный технологический продукт для сотрудников органов внутренних дел, сфера деятельности которых лежит в области анализа оперативной обстановки

Текущее состояние анализа и оценки оперативной обстановки

В настоящее время согласно действующим нормативным правовым актам МВД России основными субъектами информационно-аналитической работы, осуществляющими анализ оперативной обстановки, являются штабы, дежурные части и информационные центры территориальных органов МВД России на окружном, межрегиональном и региональном уровне Каждое подразделение в той или иной мере и с той или иной периодичностью на выходе своей оперативно-служебной деятельности формирует продукт -- информационно-аналитический документ (материал), который поступает на стол руководителя и который, являясь субъектом информационно-аналитической работы, принимает по нему требуемые управленческие решения. На практике такие документы (материалы) подвергаются фрагментарному анализу, в результате которого принимаются точечные управленческие решения [1]. В иных случаях документ просто направляется для рассмотрения в подчиненные подразделения Связано это с избыточностью и неструктуированностью информационных потоков, получаемых в результате осуществления информационной работы. Таким образом, в ожидании принятия решения руководителем накапливается огромное количество документов, которые единолично и достаточно эффективно он переработать просто не может. Сегодня в управленческой деятельности все шире стали применяться информационно-аналитические системы с функцией поддержки принятия решений

На протяжении всего времени развития и совершенствования информационных технологий человек стремился нивелировать сложность обращения с программными средствами нижнего уровня и передать эти функции электронно-вычислительным машинам, предоставив человеку интерфейс уровня общего общения Осознана потребность в решении и еще одной задачи -- наделении машин способностью выполнять творческий профессиональный труд программиста. А это трудно представить без использования технологий искусственного интеллекта [3].

Современные ИАС все чаще проектируются и реализуются на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ). В мире высоких технологий такой подход стал «мейнстримом».

В России такой подход берет свое начало с середины прошлого века, а сегодня развивается семимильными шагами, поскольку становится более доступным. Многим сейчас понятно [2], какие негативные последствия повлечет экономическое и технологическое отставание России в случае недостаточного развития и использования конкурентоспособных технологий искусственного интеллекта На это обращал внимание и Президент Российской Федерации В. В. Путин в своем ежегодном Послании Федеральному Собранию Российской Федерации 1 марта 2018 г.: «В мире сегодня накапливается громадный технологический потенциал, который позволяет совершить настоящий рывок в повышении качества жизни людей, в модернизации экономики, инфраструктуры и государственного управления Насколько эффективно мы сможем использовать колоссальные возможности технологической революции, как ответим на ее вызов, зависит только от нас И в этом смысле ближайшие годы станут решающими для будущего страны» Ежегодное Послание Президента Российской Федерации Федеральному Собранию Российской Федерации от 1 марта 2018 г . / URL: http://www.kremlin.ru/events/president/news/56957/ (дата обращения: 06.05.2020)..

В октябре 2019 г. Президент утверждает Национальную стратегию развития искусственного интеллекта на период до 2030 г., в которой, в частности, заложена адаптация нормативного регулирования в части, касающейся взаимодействия человека с искусственным интеллектом Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 / URL: http://publication .pravo .gov. ru/Document/ View/0001201910110003/ - (дата обращения: 06.05.2020)..

В Министерстве внутренних дел Российской Федерации данным направлением деятельности активно занимаются доктор юридических наук, советник Министра внутренних дел Российской Федерации В. С. Овчинский и ФКУ «ГИАЦ МВД России», по инициативе которых Академией управления МВД России разрабатывается Концепция использования искусственного интеллекта в деятельности органов внутренних дел Российской Федерации Вопросы развития ИИ также отражены в Концепции научно-технической политики МВД России до 2030 г., предусматривающей разработку и внедрение в системе ситуационного управления технологий поддержки принятия управленческих решений (по сути -- ИАС) на основе ИИ (подпункт 17.9.1 Концепции).

Разработка информационно-аналитической системы поддержки принятия решений Ситуационного центра МВД России

Сегодня ОУ МВД России совместно с Академией управления МВД России сопровождаются мероприятия по разработке ИАС СЦ МВД России (новый сервис ИСОД МВД России), на базе которой планируется организовать систему ситуационных центров (ССЦ) МВД России. Проект включает в себя полноценную территориально распределенную систему в составе СЦ МВД России, Комплекса ситуационного управления Академии управления МВД России и СЦ (центры оперативного управления) территориальных органов МВД России, работающих в едином информационном пространстве и под управлением общей ИАС. Специальное программное обеспечение позволит автоматизировать процесс анализа оперативной обстановки, а архитектура ее построения обеспечит оптимальный алгоритм управленческого воздействия на применение сил и средств во всей ССЦ МВД России.

Итак, из чего же будет состоять информационная составляющая ИАС СЦ МВД России и как в ней применяются технологии искусственного интеллекта? В публикациях исследователей в области ситуационного управления [4, 6, 9, 10, 11, 12], в том числе и в наших материалах [15], предлагаются решения по реализации систем поддержки принятия управленческих решений, из которых можно отметить некоторые закономерности, связанные со спецификой информационно-аналитической работы органов внутренних дел. В первую очередь разберемся с понятийным аппаратом информационно-аналитической работы. Разъяснения даны в Инструкции по организации информационно-аналитической работы в управленческой деятельности органов внутренних дел Российской Федерации³. Для наглядности, исходя из терминологии, перечисленной в пункте 2 вышеуказанной инструкции, попробуем схематично представить принцип информационно-аналитической работы (рис. 1).

информационный аналитический ситуационный

Подчеркнем в этой схеме наличие следующих условных модулей:

-- входной, описывающий источники информации, влияющие на состояние оперативной обстановки;

-- обработки данных, в котором происходит анализ поступающей информации;

-- выходной с результатом проекта управленческого решения

Данный принцип обработки информации в целях выработки оптимальных управленческих решений является основополагающим, так или иначе, на его основе формируются все ИАС органов внутренних дел. То есть, проведя автоматизацию и адаптацию под конкретные задачи бизнес-процессы в данной схеме, мы можем получить ИАС в любой сфере деятельности, поскольку с точки зрения системного подхода схема процесса принятия управленческого решения не зависит от той предметной области, в которой оно применяется.

Характер и принципы принятия управленческих решений едины для всех предметных областей

ИАС СЦ МВД России также имеет три описанных выше основных модуля. Модули обработки данных и выходной информации конструктивно более сложны и подлежат изучению и проектированию в процессе проведения научно-исследовательской работы «Исследование путей создания и формирование технических требований к системе информационно-аналитического обеспечения деятельности Ситуационного центра Министерства внутренних дел Российской Федерации». В течение 2020 г. предстоит проделать большой путь не только по разработке обобщенного алгоритма обработки информации для оценки, анализа и моделирования ситуаций в сфере ситуационного управления, но и оценить и даже испытать технологическую совместимость реализации обработки информации в ИАС СЦ МВД России, поступающей на вход системы из различных источников информации. Однако уже сегодня изучены научные аспекты технологий анализа оперативной обстановки [5], разработана схема обработки информации (см. рис. 2).

Рис. 2. Схема обработки информации

Рис. 3 Структурный состав и функциональная схема работы ИАС СЦ МВД России

Для описания схемы используются следующие понятия:

-- инцидент -- событие, прошедшее все этапы анализа с привязкой характеристик оперативной обстановки и получившее в результате управленческое воздействие, являющееся основой для последующего его применения в результате анализа идентичных событий;

-- событие -- частный случай оперативной обстановки (происшествие, преступление и т. д.), который подлежит анализу;

-- характеристики оперативной обстановки - показатели, способствующие происхождению события;

-- управленческое решение -- совокупность взаимосвязанных, целенаправленных, последовательных управленческих действий, которые обеспечивают реализацию управленческих задач.

Общий принцип осуществления анализа события состоит в том, что он проходит поблочные стадии анализа, в результате которых получает совокупность привязанных характеристик общей и частной оперативной обстановки, а также привязку по времени и месту, предшествующих свершению данного события. Данные характеристики позволяют классифицировать событие и придать ему уникальный идентификатор. В результате релятивного сопоставления изучаемого события с событиями из базы знаний, имеющими идентичные характеристики, система выдает оптимальное управленческое решение, которое по мере своей верификации с принятым по событию управленческим решением (должностным лицом, экспертом, рабочей группой) проходит от стадии первичной гипотезы до стадии гипотезы экспертной (в зависимости от результатов корректировки и приведения события к норме)

В схеме ИАС СЦ МВД России представлены следующие функциональные блоки:

1. Аналитический блок:

1.1. Модуль оценки общей оперативной обстановки.

1. 2. Модуль оценки частной оперативной обстановки

2. Блок формирования персонализации событий.

3. Блок базы знаний с результатом управленческого воздействия (по завершению события):

3.1. Модуль соотношений.

3 2 Модуль оценок

3.3. Модуль опровержения, подтверждения гипотез.

4. Аналитический блок:

4. 1. Модуль оценки общей оперативной обстановки.

4.2. Модуль оценки частной оперативной обстановки

5. Блок формирования персонализации событий.

6. Блок базы знаний с результатом управленческого воздействия (по завершению события):

6.1. Модуль соотношений.

6 2 Модуль оценок

6.3. Модуль опровержения, подтверждения гипотез. Модуль оценки общей оперативной обстановки

Входные данные указанного модуля форми-руются на основе [5]:

1 . Показателей вневедомственной статистической оценки результатов деятельности территориальных органов МВД России, утвержденных приказом МВД России от 31 декабря 2013 г. № 1040 (12 показателей);

2 . Показателей из распределенного инфор-мационного фонда (более 110 показателей) .

Совокупность входных данных указанного блока формирует состояние общей оперативной обста-новки на анализируемом объекте исследуемого ин-цидента . Данные на вход подаются с различной сте-пенью периодичности (раз в месяц, раз в полугодие, раз в неделю), в связи с чем блок отвечает за фор-мирование тенденций и прогнозирование опера-тивной обстановки. Необходимо учесть тот факт, что на вход системы поступает непрерывный поток изучаемых событий, в числе которых могут быть со-

Таким образом, изучаемое событие будет привязано сразу к уже имеющемуся в базе знаний инциденту, подтверждая или опровергая правильность выбранного ранее управленческого воздействия

II. Модуль оценки частной оперативной обстановки

Данный модуль состоит из трех частей:

-- привязка события к месту и времени;

-- проведение семантического анализа сведений, хранящихся в базе данных оперативных сводок;

-- выборка релевантных тем мониторинга средств массовой информации, а также социальных сетей и мессенджеров по тональности, жанрам, рубрикам и условиям поиска

Мониторинг и анализ данных в указанном блоке осуществляется в режиме реального времени. Именно этот блок характеризует оперативность получения комплексной информации о состоянии оперативной обстановки. Блок отвечает за поддержку ситуационного управления на основе моделируемого анализа частной оперативной обстановки

III. Блок формирования персонализации инцидента

На данном этапе инцидент получает персональный идентификатор на основе привязки множества характеристик, полученных в результате анализа события в модулях оценки общей и частной оперативной обстановки

IV. Модуль соотношений

Получив персональный идентификатор, происходит расширенная идентификация (соотношение) привязанных характеристик изучаемого события с характеристиками ранее сохраненных в базу знаний инцидентов. Максимально схожие с изучаемым события ранжируются в порядке наибольшего числа идентичных характеристик, тем самым обеспечивая должностному лицу (эксперту, рабочей группе) фабулу (проект) управленческого воздействия

V. Модуль оценок/выводов

В результате отбора максимально схожих событий система предлагает оптимальное управленческое воздействие на событие с прогнозом развития оперативной обстановки и ее визуализацией. Проектом управленческого решения может быть как расчет сил и средств и замысел их применения, так и проект нормативного правового акта. Должностному лицу (эксперту, рабочей группе) в зависимости от имеющихся у него установок и в результате оценки предлагаемого системой решения остается предпринять управленческое воздействие на событие, которое будет представлять из себя гипотезу управленческого решения

VI. Модуль опровержения, подтверждения гипотез

В дальнейшем по мере изучения управленческого воздействия (методом контроля, путем оценок динамики развития оперативной обстановки и т. д.) оно приобретает качественную характеристику эффективности его применения. Таким образом, в инциденте всегда имеется привязанная к событию динамически развивающаяся гипотеза управленческого воздействия. После отбора инцидента (с подтвержденной высокой эффективностью управленческого воздействия) по совокупности привязанных характеристик к изучаемому событию система предлагает управленческое решение, приняв которое можно будет с высокой степенью достоверности отнести его к эффективному и тем самым переместить из хранилища первичных гипотез в хранилище агрегированных гипотез В хранилище правил управленческое решение может попасть в случае его принятия экспертом или экспертной группой

Реализация интеллектуального анализа данных в ИАС СЦ МВД России

Теперь поясним, каким образом система реализует технологии искусственного интеллекта.

Очевидно, что процесс настройки искусственной нейросети (ИНС) будет происходить в блоке базы знаний [7, 13]. Необходимо заметить, что все характеристики оперативной обстановки имеют свои весовые коэффициенты. Весовые коэффициенты присваиваются уже в аналитическом блоке[14], однако процесс настройки влияния отдельных характеристик (настройки весовых коэффициентов) происходит именно в базе знаний

Для простоты понимания можно условно предположить, что именно автоматический процесс настройки таких коэффициентов характеристик оперативной обстановки и будет впоследствии называться работой ИНС. Однако прийти к тому, чтобы настройки коэффициентов работали в автоматическом режиме, необходимо проделать огромный путь по идентичной настройке, но в ручном режиме, то есть пройти процесс машинного обучения (в данном случае -- с учителем). Для наглядности представим визуально процесс выбора оптимального управленческого воздействия в базе знаний ИАС СЦ МВД России (см. рис. 4).

Рис. 4. Процесс выбора оптимального управленческого воздействия

Начнем с характеристик оперативной обстановки. По завершению привязки характеристик к событию «A» формируются совокупности характеристик (F1(An), F2(Aj), F3(Ad), F4(Am), F5(Ak), F6(As)), которые в результате сопоставления с идентичными совокупностями характеристик инцидентов базы знаний выводят в так называемый скрытый слой ИНС проекты управленческих решений (воздействий) [8]. Например, для совокупности F1(An) и F2(Aj) оптимальным будет проект управленческого воздействия № 2, для F3(Ad) -- проект управленческого воздействия № 1 и так далее Также совокупности характеристик могут определить и несколько проектов управленческих воздействий (F4(Am)). Далее проекты управленческих решений суммируются и выдают список оптимальных управленческих решений Так, например, по совокупности суммированных характеристик проекты управленческих решений № 3, 4 и N принимают оптимальное решение № N Далее для принятия решения руководителем (экспертом, рабочей группой) система по релевантности предлагает оптимальное управленческое воздействие (решение) № N и № 1 Должностному лицу (эксперту, рабочей группе) остается лишь принять или опровергнуть предложенное управленческое решение, тем самым закладывая процесс машинного обучения методом обратной связи Далее суть машинного обучения будет связана исключительно с настройкой весовых коэффициентов для придания вероятности эффективности принятия управленческого решения по инциденту, близкой к единице

В заключение хотелось бы сказать, что, безусловно, способов реализации системы анализа оперативной обстановки может быть представлено много. При этом выражаем надежду, что обобщение результатов проведенных ранее исследований и построение на их основе схемы анализа оперативной обстановки и вывода управленческих решений, представленной в настоящей статье, покажет свою действенность в ходе проведения научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах, направленных на реализацию ИАС СЦ МВД России.

Список литературы

1. Александров А. А. Анализ и оценка оперативной обстановки в республике, крае, области (правовые и организационные основы): автореферат. М., 2004.

2. Андреев В. К. Динамика правового регулирования применения искусственного интеллекта // Журнал российского права. 2020. № 3.

3. Захаров В. Н., Попов Э. В., Поспелов Д. А.,

Хорошевский В. Ф. Искусственный интеллект. Справочник в трех томах. М., 1990.

4. Ишеев И. А. Технические подсистемы и специализированное программное обеспечение для эффективной работы современного ситуационного центра // Материалы конференции: «Ситуационные центры и информационно-аналитические средства поддержки принятия решений». М., 2009.

5. Клушин О. З. Оперативная обстановка: понятие, анализ, прогноз: учебное пособие. М.: Академия управления МВД России, 2010.

6. Меньших В.В., О. В. Пьянков, И. В. Щербакова. Моделирование информационных систем центров ситуационного управления: монография. Воронеж, 2010.

7. Поспелов Д. А. История искусственного интеллекта до середины 80-х годов // Новости искусственного интеллекта 1994 № 4

8. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: теория и практика М, 1986

10. Пьянков О. В., Романов М. С. Оптимизация процессов принятия решений в ситуационных центрах органов внутренних дел // Вестник Воронежского института МВД России. 2014. № 1.

11. Ручкина Г. Ф. Искусственный интеллект, роботы и объекты робототехники: к вопросу о теории правового регулирования в Российской Федерации // Банковское право. 2020. № 1.

12. Симанков В. С., Черкасов А. Н. Методические аспекты функционирования системы поддержки принятия решений в рамках интеллектуальной системы ситуационного центра // Вестник АГУ. 2015. № 4 (171).

13. Скрипко П. Б., Дунин В. С. Особенности применения средств и методов интеллектуального анализа данных в составе информационно-аналитического обеспечения ситуационного центра МВД России // Вестник МВД России 2019 № 4

14. Филиппович А. Ю. Интеграция ситуационного, имитационного и экспертного моделирования М, 2003

15. Холостов К. М. Понятие ситуации в контексте управления в правоохранительной сфере // Вестник Воронежского института. 2016. № 2.

16. Холостов К. М. Современные информационные технологии в задачах моделирования и анализа оперативной обстановки // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2020. Т. 17. № 2 (188).

Размещено на Allbest.ru