🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

Технологии искусственного интеллекта при формировании архивной среды: проблемы и перспективы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассматриваются перспективы использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) для создания и развития цифровой архивной среды, а также их влияние на оптимизацию, автоматизацию процессов работы с архивными данными. Основной целью работы является анализ современных цифровых решений, направленных на улучшение процессов хранения, поиска и обработки архивных документов (в том числе рукописных, поврежденных, многоязычных). В работе исследуются ключевые технологии, применяемые в цифровых архивах, включая интеллектуальное сканирование, обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение, машинное обучение и методы интеллектуального поиска. Особое внимание уделяется проблемам утраты архивных материалов, необходимости их восстановления, обеспечения безопасности и доступности данных, что особенно актуально в условиях нестабильной политической ситуации и ограниченных ресурсов для новых территорий. Исследование основано на системном анализе современных информационных технологий и их применении в архивном деле. В работе используются методы сравнительного анализа, классификации и прогнозирования, что позволяет определить ключевые направления внедрения ИИ в архивную сферу. Новизна работы заключается в комплексном подходе к анализу применения ИИ в архивной сфере, выявлении проблемных аспектов цифровизации архивов и предложении по автоматизации процессов хранения, обработки и поиска архивных данных. Сделан вывод о том, что технологии искусственного интеллекта способны значительно повысить эффективность работы архивов, обеспечивая ускоренную обработку документов, интеллектуальную классификацию, защиту данных и удобный доступ к информации. Кроме того, подчеркивается необходимость разработки новых алгоритмов на основе машинного обучения, которые позволят улучшить распознавание рукописных текстов, обработку поврежденных документов и многоязычных архивных материалов. Внедрение таких технологий становится важной частью стратегии цифровой трансформации архивного дела и играет ключевую роль в сохранении исторического наследия.

Об авторах

Наталья Евгеньевна Мащенко

Донецкий государственный университет

Email: maschenko_n@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0126-545X
доцент; кафедра информационных систем управления;

Елена Валентиновна Гайдарь

Донецкий государственный университет

Email: e.gaydar.dongu@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-3353-8831
доцент; кафедра информационных систем управления;

Список литературы

  1. Мащенко Н. Е. Формирование архивной среды как элемента социокультурного пространства // Донецкие чтения 2023: Образование, наука, инновации, культура и вызовы современности: Материалы VIII Международной научной конференции. Донецк, 2023. С. 91-93.
  2. Гайдарь Е. В. Современные информационные системы и технологии в условиях цифровой трансформации бизнеса // Экономика: Сб. науч. работ ГОУ ВПО «ДОНАУИГС». 2022. Вып. 25. С. 47-57.
  3. Белов И. И. Роль технологий искусственного интеллекта в цифровой трансформации делопроизводства и архивного дела // Научный вестник Крыма, 2022. № 4 (39). С. 1-6.
  4. Лобачев С. Л. Место искусственного интеллекта в подготовке специалистов по документоведению и архивоведению // Вестник Юридического института МИИТ. 2021. № 2 (34). С. 135-142.
  5. Ильина К. Б. Искусственный интеллект в архивах: опыт применения в Российской Федерации, проблемы и перспективы // Архивы и электронные документы: вызовы времени : Доклады и сообщения Международной научно-практической конференции, Самарканд, 20 сентября 2023 года. Москва: ВНИИДАД, 2024. С. 144-152.
  6. Шалков Д. Ю. Искусственный интеллект в документоведении: эргономика профессиональной деятельности // Управление информацией и документацией в цифровой среде: сб. науч. ст. по материалам III Всероссийской научно-практической конференции (Донецк, 21-22 ноября 2024 г.) / ред. коллегия: Пономаренко Н. Ш. (председатель) [и др.]; ФГБОУ ВО «Донецкий государственный университет» [и др.]. Донецк: ДонГУ, 2024. С. 124-132.
  7. Киселев И. Н. О применении искусственного интеллекта в распознавании текстов // Вестник ВНИИДАД. 2024. № 1. С. 84-95.
  8. Давлетов А. Р. Современные методы машинного обучения и технология OCR для автоматизации обработки документов // Вестник науки. 2023. Т. 5, № 10 (67). С. 676-698. – DOI: https://doi.org/10.24412/2712-8849-2023-1067-676-698.
  9. Terras M. Inviting AI into the archives: The reception of handwritten recognition technology into historical manuscript transcription // "em"Archives, Access and Artificial Intelligence"/em". 2022. December. Pp. 179-204. – DOI: https://doi.org/10.1515/9783839455845-008.
  10. Shang E., Liu X., Wang H., Rong Y., & Liu Y. Research on the application of artificial intelligence and distributed parallel computing in archives classification // 2019 IEEE 4th Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC). 2020. February. Pp. 1267-1271. – DOI: https://doi.org/10.1109/IAEAC47372.2019.8997992
  11. Haffenden C., Fano E., Malmsten M., & Börjeson L. Making and using AI in the library: Creating a BERT model at the National Library of Sweden // "em"College & Research Libraries"/em". 2023. № 84(1). – DOI: https://doi.org/10.5860/crl.84.1.30
  12. Carter K., Gondek A., Underwood W., Randby T., & Marciano R. Using AI and ML to optimize information discovery in under-utilized, Holocaust-related records // "em"AI & Society"/em". 2022. № 37. May. Pp. 837-858. – DOI: https://doi.org/10.1007/s00146-021-01368-w
  13. Männistö A., Seker M., Iosifidis A., & Raitoharju J. Automatic image content extraction: Operationalizing machine learning in humanistic photographic studies of large visual archives // "em"arXiv"/em". 2022. April. – DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2204.02149
  14. Alothman A., & Sait A. Managing and retrieving bilingual documents using artificial intelligence-based ontological framework // "em"Computational Intelligence and Neuroscience"/em". 2022. August. Pp. 1-15. – DOI: https://doi.org/10.1155/2022/4636931
  15. Modiba M. User perception on the utilization of artificial intelligence for the management of records at the Council for Scientific and Industrial Research // Collection and Curation. 2023. № 42(3). Pp. 81-87. – DOI: https://doi.org/10.1108/CC-11-2021-0033
  16. Yang Y. Write what you want: Applying text-to-video retrieval to audiovisual archives // "em"arXiv"/em". 2023. October. – DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.05825

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».