XXIX Международная конференция
по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2026)

20-22 мая 2026 года в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) состоится XXIX Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2026).

С 2008 года все доклады размещаются в коллекции Научной электронной библиотеки e-LIBRARY.RU и индексируются библиографической базой данных научных публикаций российских ученых РИНЦ.

Планируется поддержка Международного института инженеров электротехники и электроники IEEE (англ. Institute of Electrical and Electronic Engineers).

ПРЕДЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ПАРТНЕРОВ

May, 21, 17:00 – 17:30, Telemost 1
KEYNOTE SPEECH 
WITOLD PEDRYCZ, Honorary Chairman of SCM, prof., Department of Electrical & Computer Engineering University of Alberta, Edmonton, Canada
Informed Machine Learning: A Holistic Data – Knowledge Design Environment
Abstract:
Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) have enjoyed a lot of interest and led to numerous success stories including those in areas of high criticality. With the passage of time, some limitations of the ML technology have become visible and raised concerns about the deployment of the ML constructs (including LLMs) and their exclusive reliance on data. Indeed, data are a lifeblood of design methodologies and drive current commonly encountered development practices. At the center of the ML methodology lies a default assumption that the data fully represent the problem to be solved (e.g., classification or prediction). Enormous masses of data are the blessing and the curse. We look at the problem and produce a solution through the lens of data; in many cases, this may lead to the data blinding effect. We advocate that a holistic knowledge-data development perspective is urgently needed.
An Informed ML (IML) has emerged as a new and promising direction of research addressing these needs. In brief, IML is sought as a methodology in which data and knowledge are used in unison to design ML systems. From the design perspective encountered in the ML learning environment, data and knowledge are radically different. Data are numeric and precise. Knowledge is general and usually expressed at the higher level of abstraction (generality). Knowledge and data emerge at different levels of information granularity.
In this talk, we deliver a comprehensive taxonomy of main pursuits of IML and link them with the main ways the knowledge is represented. A historical perspective is offered by studying the symbolic and subsymbolic processing encountered in successive decades of AI.
The two general categories of physics-oriented and neuro-symbolic constructs associated with the ways in which knowledge and data are explored together. We elaborate on the design process being guided by a prudently augmented additive loss function whose corresponding parts minimize distances between the developed ML model and numeric target values and deliver adherence of the model to information granules reflecting available knowledge. A general taxonomy of neuro-symbolic systems involving learning-for-reasoning, reasoning-for-learning, reasoning-learning is discussed. 

Основные темы конференции

Методы и системы искусственного интеллекта и мягких вычислений

• Искусственные нейронные сети. Нейрокомпьютинг
• Сильный искусственный интеллект
• Машинное обучение.
• Нейроморфные вычисления и технологии
• Многоагентные системы
• Распределенный искусственный интеллект
• Природоподобные алгоритмы и модели для систем искусственного интеллекта
• Стандартизация в области разработки и применения искусственного интеллекта
• Интеллектуальный анализ данных (BIG DATA, Data Scince, Business Intelligence)

Теория измерений. Методы и средства измерений

• Общая теория измерений. Неопределенность в измерениях
• Меры и шкалы. Метрология
• Байесовский подход и оптимизация вывода решений
• Методы и средства интеллектуальных измерений
• Мягкие измерения
• Неколичественные измерения
• Умные и интеллектуальные сенсоры и сенсорные системы
• Интеллектуальные измерительные системы
• Виртуальные датчики и облачные измерения
• Оптические средства измерений
• Акустические измерения
• Биосенсоры и биоизмерения
• Психометрические измерения
• Распределенные измерительные системы

Прикладные системы искусственного интеллекта и измерений

• Применение искусственного интеллекта для решения задач кибербезопасности
• Интеллектуальные роботы и автономные системы
• Искусственный интеллект и измерения в промышленности
• Применение искусственного интеллекта в медицине. 
• Применение систем искусственного интеллекта и интеллектуальных измерений для устойчивого развития территорий
• Этика и безопасность применения искусственного интеллекта

Секции

1. Общая теория измерений. Метрология, меры и шкалы. Неопределенность в измерениях и вычислениях.
2. Вероятностные методы в обработке информации. Байесовский подход.
3. Моделирование систем. Системы поддержки принятия решений. Управление сложными объектами в условиях неопределенности.
4. Нейрокомпьютерные сети и нейротехнологии.
5. Биомедицинские и когнитивные технологии.
6. Нечеткие методы и системы.
7. Новые подходы в измерениях: интеллектуальные, мягкие измерения, когнитивные измерения.
8. Интеллектуальные измерительные системы и сенсоры.
9. Технологии и системы BIG DATA, Data Science, Business Intelligence.
10. Искусственный интеллект и измерения в промышленности, экологии и экономике.
11. Системы искусственного интеллекта для интегративной физиологии.

Рабочие языки конференции – русский, английский.

Труды конференции будут опубликованы в электронном виде и распространены в день открытия конференции.

По итогам рецензирования англоязычные доклады могут быть представлены для размещения в электронную библиотеку IEEE Xplore. Окончательное решение о размещении принимает IEEE.

XXVIII Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2025)

XXVII Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2024)

XXVI Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2023)

XXV Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2022)

XXIV Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2021)

XXIII Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2020)

XXII Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2019)

XXI Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2018)

XX Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2017)

XIX Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2016)

XVIII Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2015)