Применение оптико-волновой модели семантики для верификации технической документации киберфизических систем

Рассмотрена проблема обеспечения качества технической документации при разработке киберфизических систем (КФС). Показано, что несогласованность требований, спецификаций и проектных решений является одной из основных причин ошибок на этапах интеграции и испытаний, что критически важно для задач автоматизации и управления сложными техническими объектами. Предложен метод автоматизированной верификации связности технической документации, основанный на оптико-волновой модели семантики. Новизна подхода заключается в представлении документа как последовательности смысловых событий, отображаемых в пространство Минковского с введением "семантического времени" и световых конусов, что позволяет формализовать причинно-следственные связи между требованиями и их реализацией. Для количественной оценки качества документации введены: коэффициент когерентности C, характеризующий структурную связность; индекс покрытия требований Coverage, оценивающий полноту реализации; доля логических разрывов R; интегральная метрика качества Q. Апробация метода проведена на корпусе из 15 учебных проектных работ по мехатронике и автоматизированным системам управления. Показана высокая корреляция предложенных метрик с экспертной оценкой: интегральная метрика Q демонстрирует сильную корреляцию ρ = 0,94 (p < 0,001), индекс покрытия требований Coverage — ρ = 0,85 (p < 0,001). ROC-анализ подтвердил высокую диагностическую способность метрики Q (AUC = 1,00). Предложенный метод может быть использован как элемент системы управления качеством разработки КФС для автоматического рецензирования проектной документации и обеспечения прослеживаемости требований.

1. 11th IEEE International Symposium on Object and Component-Oriented Real-Time Distributed Computing (ISORC). IEEE. 2008. P. 363—369. DOI: 10.1109/ISORC.2008.25.

2. Rajkumar R. et al. Cyber-physical systems: The next computing revolution // Design Automation Conference. IEEE. 2010. P. 731—736. DOI: 10.1145/1837274.1837461.

3. Летичевский А. А. и др. Кибер-физические системы // Кибернетика и системный анализ. 2017. № 3. С. 3—19. DOI 10.1007/s10559-017-9984-9.

4. Gumzej R. Engineering Safe and Secure Cyber-Physical Systems. Springer, 2016. 132 p.

5. Meyer W., Oosthuizen R. Verification & Validation Methods for Complex AI-enabled Cyber-Physical Learning-Based Systems: A Systematic Literature Review // 2023 IEEE International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC). IEEE. 2023. P. 1—7. DOI: 10.1109/ICE/ITMC58018.2023.10332308.

6. Automating the conformity assessment of Cyber-Physical Systems software // FSE Companion 2025 — Companion Proceedings of the 33rd ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering. ACM Press. 2025. P. 1281—1284.

7. Cordeiro L. C. et al. Survey on automated symbolic verification and its application for synthesising cyber-physical systems // IET Cyber-Physical Systems: Theory & Applications. 2020. V. 5. N. 1. P. 1—24. DOI: 10.1049/iet-cps.2018.5006.

8. Грушо А. А. и др. Анализ цепочек причинно-следственных связей // Информатика и ее применения. 2022. Т. 16, № 2. С. 68—74. DOI: 10.14357/19922264220209.

9. Mikolov T., Chen K., Corrado G., Dean J. Efficient estimation of word representations in vector space // arXiv preprint arXiv:1301.3781. 2013.

10. Devlin J. et al. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding // Proceedings of NAACL-HLT. 2019. P. 4171—4186. DOI: 10.48550/arXiv.1810.04805.

11. Shapirovsky I., Shehtman V. B. Chronological Future Modality in Minkowski Spacetime // Advances in Modal Logic. 2003. Vol. 4. P. 437—459.

12. Филимонов Н. Б., Филимонов А. Б. Ситуационный подход в задачах автоматизации управления техническими объектами // Мехатроника, автоматизация, управление. 2018. Т. 19, № 9. С. 563—578. DOI: 10.17587/mau.19.563-578

13. Филимонов А. Б., Филимонов Н. Б. Управление передаточными нулями и полюсами в задачах синтеза систем регулирования. Ч. I. Компенсационный подход // Мехатроника, автоматизация, управление. 2020. Т. 21. № 8. С. 443—452. DOI: 10.17587/mau.21.443-452.

14. Антонов В. В., Пальчевский Е. В., Родионова Л. Е. Пространство Минковского и семиотика в машинном обучении: от смысла текста к визуализации и прогнозированию событий // Проблемы техники и технологии телекоммуникаций. Оптические технологии в телекоммуникациях: материалы XXVII и XXIII Международных научно-технических конференций, Уфа, 2025. С. 38—42.