priborИзвестия высших учебных заведений. ПриборостроениеJournal of Instrument Engineering0021-34542500-0381Национальный исследовательский университет ИТМО10.17586/0021-3454-2025-68-11-927-936pribor-426Research ArticleСИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИSYSTEM ANALYSIS, MANAGEMENT AND INFORMATION PROCESSINGКомбинированный подход к использованию онтологий для обеспечения требований интероперабельности при создании информационных системCombined approach to the use of ontologies to ensure interoperability requirements in the creation of information systemsСоколовБ. В.SokolovB. V.

Борис Владимирович Соколов — д-р техн. наук, профессор; СПИИРАН, лаборатория информационных технологий в системном анализе и моделировании; главный научный сотрудник

Санкт-Петербург 

Boris V. Sokolov — Dr. Sci., Professor; St. Petersburg Institute for Informatics and Automation of the RAS, Laboratory of Information Technologies in System Analysis and Modeling; Chief Researcher

St. Petersburg 

sokolov_boris@inbox.ruОхтилевМ. Ю.OkhtilevM. Yu.

Михаил Юрьевич Охтилев — д-р техн. наук, профессор; СПИИРАН, лаборатория информационных технологий в системном анализе и моделировании; главный научный сотрудник

Санкт-Петербург 

Mikhail Yu. Okhtilev — Dr. Sci., Professor; St. Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences (SPIIRAS), Laboratory of Information Technologies in System Analysis and Modeling; Chief Researcher

St. Petersburg 

oxt@mail.ruОхтилевП. А.OkhtilevP. A.

Павел Алексеевич Охтилев — канд. техн. наук; СПИИРАН, лаборатория информационных технологий в системном анализе и моделировании; старший научный сотрудник

Санкт-Петербург 

Pavel A. Okhtilev — PhD; St. Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences, Laboratory of Information Technologies in System Analysis and Modeling; Senior Researcher

St. Petersburg 

pavel.oxt@mail.ruНичипоровичО. П.NichiporovichO. P.

Олег Петрович Ничипорович — канд. техн. наук; СПИИРАН, лаборатория информационных технологий в системном анализе и моделировании; старший научный сотрудник

Санкт-Петербург 

Oleg P. Nichiporovich — PhD; St. Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences, Laboratory of Information Technologies in System Analysis and Modeling; Senior Researcher

St. Petersburg 

onichipor@list.ruКулешовА. В.KuleshovA. V.

Андрей Валерьевич Кулешов — департамент обеспечения качества ракетно-космической и боевой ракетной техники; заместитель директора департамента

Москва 

Andrey V. Kuleshov — Department of Quality Assurance of Rocket, Space and Combat Rocket Technology; Deputy Director of the Department

Moscow 

avkuleshov@inbox.ruСанкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наукSt. Petersburg Federal Research Center of the RASГоскорпорация „Роскосмос“Roscosmos State Corporation2025151220256811927936Copyright © Национальный исследовательский университет ИТМО, 20252025Национальный исследовательский университет ИТМОНациональный исследовательский университет ИТМОhttps://pribor.ifmo.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://pribor.ifmo.ru/jour/article/view/426

Проанализированы направления использования онтологий для обеспечения требований интероперабельности (функциональной совместимости) при создании информационных систем (ИС) с использованием технологий искусственного интеллекта. Показано, что эти технологии целесообразно интегрировать с традиционными технологиями аналитико-имитационного моделирования. При этом наибольшую значимость в функциональной совместимости ИС различного назначения имеют семантика передаваемой информации, знания о порядке ее обработки и применения, а также знания о целях и задачах в заданном контексте использования ИС. Проведенный анализ показал, что для обеспечения интероперабельности существующих и унаследованных ИС без вмешательства в имеющийся порядок их раздельной эксплуатации, технологического процесса обработки данных, архитектурных и технических решений необходимо создать онтологически управляемую надстройку над ними, позволяющую обеспечить функциональную совместимость ИС. При этом функциональная совместимость ИС может быть обеспечена как на основе экспертных подсистем-посредников, реализуемых в виде семантических медиаторов, так и аналитико-имитационных моделей при соблюдении условий гомоморфизма отношений, лежащих в их основе.

The directions of using ontologies to ensure the requirements of interoperability in the creation of information systems (IS) using artificial intelligence technologies are analyzed. It is shown that it is advisable to integrate these technologies with traditional analytical and simulation modeling technologies. At the same time, the semantics of the transmitted information, knowledge about the order of its processing and application, as well as knowledge about the goals and objectives in a given context of using IS are of the greatest importance in the functional compatibility of IS for various purposes. The analysis shows that in order to ensure the interoperability of existing and legacy IS without interfering with the existing order of their separate operation, the technological process of data processing, architectural and technical solutions, it is necessary to create an ontologically controlled superstructure over them, allowing for the interoperability of IS. At the same time, the functional compatibility of IS can be ensured both on the basis of expert intermediary subsystems implemented in the form of semantic mediators, and analytical and simulation models, subject to the conditions of homomorphism of the relations underlying them.

информационные системыинтеллектуальные информационные технологиионтологии и онтологические системыинтероперабельностьсемантические медиаторыаналитико-имитационные моделиinformation systemsintelligent information technologiesontologies and ontological systemsinteroperabilitysemantic mediatorsanalytical and simulation modelsрезультаты исследований получены при финансовой поддержке госбюджетной темы FFZF-2025-0020.The research results were obtained with the financial support of the state budget topic FFZF-2025-0020.ReferencesБоргест Н. М. Онтология проектирования: теоретические основы. Ч. 1. Понятия и принципы. Самара: Изд-во СГАУ, 2010. 92 с.Borgest N.M. Ontologiya proyektirovaniya: teoreticheskiye osnovy. Chast’ 1. Ponyatiya i printsipy (Design Ontology: Theoretical Foundations. Part 1. Concepts and Principles), Samara, 2010, 92 р. (in Russ.)Гаврилова Т. А., Кудрявцев Д. В., Муромцев Д. И. Инженерия знаний. Модели и методы. СПб: Лань, 2016. 324 с.Gavrilova T.A., Kudryavtsev D.V., Muromtsev D.I. Inzheneriya znaniy. Modeli i metody (Knowledge Engineering. Models and Methods), St. Petersburg, 2016, 324 р. (in Russ.)Искусственный интеллект в космической технике. Состояние. Перспективы применения / Под ред. А. Н. Балухто. М.: Радиотехника, 2021. 440 с.Balukhto A.N., ed., Iskusstvennyy intellekt v kosmicheskoy tekhnike. Sostoyaniye. Perspektivy primeneniya (Artificial Intelligence in Space Technology. Status. Application Prospects), Moscow, 2021, 440 р. (in Russ.)Охтилев М. Ю., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Интеллектуальные технологии мониторинга состояния и управления структурной динамикой сложных технических объектов. М.: Наука, 2005. 291 с.Okhtilev M.Yu., Sokolov B.V., Yusupov R.M. Intellektual’nyye tekhnologii monitoringa sostoyaniya i upravleniya strukturnoy dinamikoy slozhnykh tekhnicheskikh ob’yektov (Intelligent Technologies for Monitoring the Condition and Controlling the Structural Dynamics of Complex Technical Objects. Moscow, 2005, 291 р. (in Russ.)Berners-Lee T., Hendler J., Lassila O. The Semantic Web // Scientific American. 2001. P. 28–37.Berners-Lee T., Hendler J., Lassila O. The Semantic Web, Scientific American, 2001, рр. 28–37.Fensel D., Van Harmelen F., Horrocks I. OIL: An ontology infrastructure for the semantic web // IEEE intelligent systems. 2001. Vol. 16(2). P. 38–45.Fensel D., Van Harmelen F., Horrocks I. IEEE intelligent systems, 2001, vol. 16(2), рр. 38–45.Атаева О. М., Серебряков В. А. Основные понятия формальной модели семантических библиотек и формализация процессов интеграции в ней // Программные продукты и системы. 2015. № 4(112). С. 180–187.Atayeva O.M., Serebryakov V.A. Programmnyye produkty i sistemy, 2015, no. 4(112), pp. 180–187. (in Russ.)Бездушный А. А. Математическая модель системы интеграции данных на основе онтологии // Вестник НГУ. Сер. Информационные технологии. 2008. Т. 6, № 2. С. 15–40.Bezdushnyy A.A. Vestnik NGU, Ser. Informatsionnyye tekhnologii, 2008, no. 2(6), pp. 15–40. (in Russ.)Биряльцев Е. В., Гусенков А. М. Интеграция реляционных баз данных на основе онтологий // Учетные записки Казанского государственного университета. Сер. Физико-математические науки. 2007. Т. 149, кн. 2. С. 13–34.Biryal’tsev E.V., Gusenkov A.M. Uchetnyye zapiski Kazanskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya Fizikomatematicheskiye nauki, 2007, no. 2(149), pp. 13–34. (in Russ.)Бородаенко Д. С. Отображение реляционных данных на семантическую модель RDF при помощи динамического преобразования запросов // Доклады БГУИР. 2010. № 2(48). С. 84–89.Borodayenko D.S. Doklady BGUIR, 2010, no. 2(48), pp. 84–89. (in Russ.)Охтилев П. А. Алгоритмы и онтологические модели информационно-аналитической поддержки процессов создания и применения космических средств: дис. … канд. техн. наук. СПб: СПИИРАН, 2019. 416 с.Okhtilev P.A. Algoritmy i ontologicheskiye modeli informatsionno-analiticheskoy podderzhki protsessov sozdaniya i primeneniya kosmicheskikh sredstv (Algorithms and Ontological Models of Information-Analytical Support for the Processes of Creation and Application of Space Assets), Candidate’s thesis, St. Petersburg, 2019, 416 р. (in Russ.)Охтилев П. А., Бахмут А. Д., Крылов А. В. Полимодельное описание интеллектуальной системы мониторинга технического состояния ракеты-носителя „Союз-2“ // Труды Военно-космической академии им. А.Ф. Можайского. 2018. № 664. С. 10–19.Okhtilev P.A., Bakhmut A.D., Krylov A.V. Proceedings of the A.F. Mozhaisky Military Space Academy, 2018, no. 664, pp. 10–19. (in Russ.)Bakhmut A. D., Koromyslichenko V. N., Krylov A. V., Okhtilev M. Yu., Okhtilev P. A., Ustinov A. V., Zyanchurin A. E. Methods of Conceptual Modeling of Intelligent Decision Support Systems for Managing Complex Objects at All Stages of Its Life Cycle // Proc. of the Third Intern. Sci. Conf. “Intelligent Information Technologies for Industry“ (IITI’18). IITI’18 2018. Advances in Intelligent Systems and Computing. Vol. 875. P. 171–180.Bakhmut A.D., Koromyslichenko V.N., Krylov A.V., Okhtilev M.Yu., Okhtilev P.A., Ustinov A.V., Zyanchurin A.E. Proceedings of the Third International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’18), Advances in Intelligent Systems and Computing, 2018, vol. 875, рр. 171–180. (in Russ.)Васильев С. Н. От классических задач регулирования к интеллектному управлению // Теория и системы управления. 2001. № 1. С. 5–22; № 2. С. 5–21.Vasiliev S.N. Control Theory and Systems, 2001, no. 1, pp. 5–22, no. 2, pp. 5–21. (in Russ.)Микони С. В., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Квалиметрия моделей и полимодельных комплексов. М.: РАН, 2018. 314 с.Mikoni S.V., Sokolov B.V., Yusupov R.M. Kvalimetriya modeley i polimodel’nykh kompleksov (Qualimetry of Models and Polymodel Complexes) Moscow, 2018, 314 р. (in Russ.)Калиниченко Л. А. Поддержка баз данных с онтологическими зависимостями на основе дескриптивных логик // Системы высокой доступности. 2012. Т. 8, № 1. С. 3–12.Kalinichenko L.A. Sistemy vysokoy dostupnosti, 2012, no. 1(8), pp. 3–12. (in Russ.)Когаловский М. Р. Перспективные технологии информационных систем. М.: ДМК Пресс, 2018. 287 с.Kogalovsky M.R. Perspektivnyye tekhnologii informatsionnykh sistem (Advanced Technologies of Information Systems), Moscow, 2018, 287 рс. (in Russ.)Бахмут А. Д., Крылов А. В., Охтилев П. А., Охтилев М. Ю. Концептуальная модель процессов манипулирования данными при проектировании интеллектуальных информационных систем // Научная сессия ГУАП. Сб. докл. в 3-х ч. Ч. II. СПб: Технические науки, 2018. С. 228–231.Bakhmut A.D., Krylov A.V., Okhtilev P.A., Okhtilev M.Yu. Scientific session of SUAI. Collection of papers in 3 parts. Part II, St. Petersburg, 2018, рр. 228–231. (in Russ.)Серебряков В. А. Семантическая интеграция данных. 2012 [Электронный ресурс]: <http://sp.cmc.msu.ru>. (дата обращения: 22.03.2018)http://sp.cmc.msu.ru. (in Russ.)Скобелев П. О. Онтология деятельности для ситуационного управления предприятиями в реальном времени // Онтология проектирования. 2012. № 1(3). С. 6–38.Skobelev P.O. Ontologiya proyektirovaniya, 2012, no. 1(3), pp. 6–38. (in Russ.)Gehlert A., Pfeiffer D., Becker J. The BWW-Model as Method Engineering Theory // Americas Conference on Information Systems (AMCIS). AMCIS 2007 Proceedings. 2007. Vol. 83 [Электронный ресурс]: <aisel.aisnet.org>. (дата обращения: 29.01.2018)Gehlert A., Pfeiffer D., Becker J. Americas Conference on Information Systems (AMCIS), AMCIS 2007 Proceedings, 2007, vol. 83, aisel.aisnet.org.Poggi A., Lembo D., Calvanese D., De Giacomo G., Lenzerini M., Rosati R. Linking data to ontologies // Data Semantics. 2008. P. 133–173.Poggi A., Lembo D., Calvanese D., De Giacomo G., Lenzerini M., Rosati R. Data Semantics, 2008, рp. 133–173.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.