Information-thermodynamic uncertainty in intelligent self-organized fuzzy control systems and extractable work for thermodynamic control force from hidden quantum information
Authors: Ульянов Сергей Викторович , Зрелова Дарья Петровна , Шевченко Алла Александровна , Шевченко Андрей Владимирович 
Published: January 2024

Рассмотрена модель алгоритма квантовой самоорганизации робастной базы знаний для интеллектуальных нечетких регуляторов с требуемым уровнем робастности с информационно-термодинамической точки зрения. Предпосылкой модели является новая модель квантового вывода, основанная на квантовом генетическом алгоритме и разработке оптимальной структуры квантовой нейронной сети. Инструментарий квантового глубокого машинного обучения реализует разработанную платформу под названием «Оптимизатор базы знаний для квантовых вычислений» ($QCOptKB^{TM}$). Применение квантового алгоритма осуществляется в режиме реального времени для поиска типа квантовой корреляции между неизвестными решениями в квантовой суперпозиции неполных баз знаний интеллектуальных контроллеров, разработанных на основе программных вычислений (инструментарий $SCOptKB^{TM}$). Обсуждаются условия равновесия аналитических информационно-термодинамических компромиссных взаимосвязей между основными показателями качества управления (устойчивостью, управляемостью и робастностью) как новые законы проектирования робастного управления. Разработка интеллектуального управления с гарантированным достижением этих компромиссных взаимосвязей является конечной целью алгоритма квантовой самоорганизации несовершенной БЗ. Представлен новый синергетический квантовый информационный эффект: новая надежная интеллектуальная база знаний может быть создана в режиме онлайн из реакций на непредсказуемые ситуации управления любой несовершенной базой знаний с применением скрытой квантовой информации, извлеченной из квантовой корреляции. Более того, приведен новый закон формирования силы управления из квантовой термодинамики: на основе извлеченной (на микроуровне) скрытой квантовой информации из классических сигналов управления можно сформировать в режиме реального времени новую управляющую силу, которая может производить на макроуровне больше полезной работы, чем потери работы на извлечение этого количества скрытой квантовой информации. В рамках инструментария классического интеллектуального управления на основе только мягких вычислений достижение подобного синергетического информационного эффекта невозможно. Рассмотрены основные приложения для управления интеллектуальными когнитивными роботами.
The quantum self-organization algorithm model of wise knowledge base design for intelligent fuzzy controllers with required robust level from information-thermodynamic viewpoint considered. Background of the model is a new model of quantum inference based on quantum genetic algorithm and design optimal structure of quantum neural network. Quantum deep machine learning toolkit applied developed platform titled as «Quantum Computing Optimizer of Knowledge Base» ($QCOptKB^{TM}$). Quantum algorithm applied on line for the quantum correlation’s type searching between unknown solutions in quantum superposition of imperfect knowledge bases of intelligent controllers designed on soft computing ($SCOptKB^{TM}$ toolkit). Disturbance conditions of analytical information-thermodynamic trade-off interrelations between main control quality measures (stability, controllability and robustness) as new control design laws discussed. The smart control design with guaranteed achievement of these trade-off interrelations is the main goal for quantum self-organization algorithm of imperfect KB. Sophisticated synergetic quantum information effect introduced: a new robust smart knowledge base can be created on line from responses on unpredicted control situations of any imperfect KB applying quantum hidden information extracted from quantum correlation. Moreover, the new force control law from quantum thermodynamic described: with extracted hidden quantum information from classical control signal states (on micro-level) possible to design in on-line new control force that can produce on macro-level more value work amount than the work losses on the extraction of this amount of hidden quantum information. Within the toolkit of classical intelligent control based on soft computing the achievement of the similar synergetic information effect is impossible. Benchmarks of intelligent cognitive robotic control applications considered.