Россия
сотрудник
This article presents a feasibility study for automating data cataloging in digital libraries of higher military educational institutions using artificial intelligence technologies. The objective of the study is to evaluate the effectiveness of implementing a specialized AI service, "Agregator," designed for the automatic collection, indexing, and semantic analysis of heterogeneous documents. The paper presents the structure of capital and operating costs for the development and implementation of the system, as well as a calculation of the expected economic impact. It is shown that automation reduces labor costs for document processing by 70–80%, improves the quality of metadata, and improves the efficiency of its accounting. The estimated payback period for the project is 4.1 years due to savings in the payroll fund. A conclusion is drawn regarding the technical feasibility and economic feasibility of implementing the proposed solution within the university's electronic information and educational environment in accordance with the digital transformation strategy for education.
информация, данные, знания, технико-экономическое обоснование, цифровизация, цифровая зрелость, искусственный интеллект, многомодальная информация, большие языковые модели
1. Указ Президента РФ от 07.05.2024 N 309 "О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года" [Электронный ресурс]. – Режим доступа – https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_475991
2. Указ Президента Российской Федерации от 21.07.2020 N 474 "О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года" [Электронный ресурс]. – Режим доступа – https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_380244/95306fd63c6d78809f4ae93a22b776b264fcb0d7
3. Стратегия цифровой трансформации отрасли науки и высшего образования (утв. Минобрнауки России 14 июля 2021 года) [Электронный ресурс]. – Режим доступа – https://minobrnauki.gov.ru/upload/iblock/e16/dv6edzmr0og5dm57dtm0wyllr6uwtujw.pdf
4. Тузовский А.Ф. Формирование семантических метаданных для объектов системы управления знаниями // Изв. Томск. политехн. ун-та. – 2007. – Т. 310, № 3. – С. 108-112
5. Лукша Б.Н., Лаптёнок Н.В. Искусственный интеллект в поисковых системах: обзор современного состояния технологий // Информационные системы и технологии: сб. ст. 58-й науч. конф. (Минск, 18-22 апр. 2022). – Минск: БГУИР, 2022. – С. 16-18
6. Калёнова О.В., Перл И.А. Сравнение подходов к обработке гетерогенных данных // Альманах науч. раб. молодых ученых Университета ИТМО. – 2019. – Т. 1. – С. 95-102
7. Ле Хоай, Тузовский А. Ф. Поиск в семантических электронных библиотеках // Доклады ТУСУР. – 2013. – №1 (27). – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/poisk-v-semanticheskih-elektronnyh-bibliotekah (дата обращения: 10.09.2025)
8. Нгуен Б.Н. Модели и методы поиска информационных ресурсов с использованием семантических технологий: дис. канд. техн. наук. – Томск, 2012. – 198 с
9. Шойгу: все вузы Минобороны РФ перешли на электронные учебники [Электронный ресурс]. – Режим доступа – https://tass.ru/armiya-i-opk/3586712
10. Приказ Министра обороны РФ от 30 мая 2022 г. № 308 “Об организации образовательной деятельности в федеральных государственных организациях, осуществляющих образовательную деятельность и находящихся в ведении Министерства обороны Российской Федерации” [Электронный ресурс]. – Режим доступа – https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/404833517/#0
