Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 4 за 2022 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

11. Динамическая схема GraphQL в реализации интегрированной информационной системы [№4 за 2022 год]
Авторы: Черныш Б.А., Мурыгин А.В.
Просмотров: 1860
В статье рассматривается возможность использования инструментария GraphQL с динамически изменяемой схемой данных. Стандартным путем определения типов данных и операций в GraphQL является статическая схема. При ее использовании вся структура данных определяется заранее и не может быть изменена динамически во время работы приложения, обслуживающего запросы. Это обстоятельство не позволяет применять GraphQL в приложениях, где структура данных может динамически изменяться. Для решения задачи используется подход, состоящий в хранении схемы данных в памяти приложения и перегенерации этой схемы в случае изменения метаданных. В данной работе приводится способ реализации этого подхода на примере разработанной авторами программной платформы SciCMS. Особенностью системы является ее ориентированность на требования по работе с данными о технически сложной продукции. Эти требования включают хранение данных в древовидном представлении с оптимизирующими механизмами выборки, контроль версий изделий, возможность использования разных языковых представлений изделий, управление жизненным циклом изделий, расширенные возможности интеграции с несколькими источниками данных. В статье описаны приемы, методики и технологии, задействованные при построении системы, приводятся схемы и диаграммы UML основных структур и процессов ядра приложения. Описываются детали реализации отдельных подсистем платформы. Проведены экспериментальные выборки данных с целью оценки эффективности выполнения запросов с использованием соединений (Join). На основании полученных данных выбраны наиболее эффективные инструменты оптимизации выборки иерархических данных. Представлены возможности платформы по ее интеграции с другими системами в рамках единого информационного пространства.

12. Реализация некоторых приложений проекта Mantevo на платформе OpenTS DMPI [№4 за 2022 год]
Авторы: Осипов В.И., Матвеев Г.А., Роганов В.А.
Просмотров: 1407
В статье кратко описывается реализация приложений MiniAMR, MiniMD, MiniFE и MiniXyce из проекта Mantevo на библиотеке OpenTS DMPI и сравнивается эффективность такой реализации с оригинальной MPI-версией приложения. OpenTS – система для параллельного программирования, поддерживающая динамически загружаемые адаптеры для коммуникационного уровня. В системе реализован язык для параллельных вычислений Т++, который является расширением языка програм-мирования C++. Синтаксис языка Т++ отличается от синтаксиса языка С++ добавлением в него не-скольких ключевых слов. Система OpenTS ассимилирует многие другие технологии параллельного программирования: специальную модель общей памяти, модель распределенных потоков и объектов, распределенную сборку мусора и, наконец, высокоуровневую языковую надстройку, являющуюся уникальной по своим характеристикам технологией для поддержки максимальной совместимости с традиционными языками по синтаксису и семантике, но при этом эффективно распараллеливаемой моделью вычислений. Система OpenTS использует собственную реализацию MPI, оформленную в виде динамической библиотеки OpenTS DMPI (Dynamic MPI). Библиотека предоставляет базовое подмножество функций из стандарта MPI либо за счет переадресации вызовов к локальной библиотеке MPI, установленной на целевой системе, либо поверх протокола TCP/IP. При инициализации системы OpenTS активируется подсистема DMPI. Она динамически загружает ту локальную библиотеку MPI, которая указана в переменных окружения приложения. Некоторые из функций MPI реализованы разработчиками системы OpenTS напрямую. В проект Mantevo входят несколько параллельных приложений, в которых реализованы алгоритмы для решения некоторых дифференциальных уравнений с частными производными: симулятор молекулярной динамики, симулятор линейных радиоэлектронных схем и другие приложения.

13. Алгоритмы генерации обучающих множеств в системе с прецедентным выводом на основе ситуаций-примеров [№4 за 2022 год]
Авторы: Глухих И.Н., Глухих Д.И.
Просмотров: 1199
В статье рассматривается проблема создания обучающих множеств и их масштабирования в за-дачах машинного обучения. Предметом исследования является процесс генерации обучающих множеств на основе примеров в целях их аугментации. Для реализации идеи расширения предлагается использовать преобразование имеющихся приме-ров ситуаций. Преобразование примеров осуществляется на основе известного метода оптимизации – метода покоординатного спуска. Описывается постановка задачи преобразований ситуаций-примеров в терминах введенной моде-ли представлений. Предлагаются алгоритмы, позволяющие из исходного множества ситуаций-примеров, заданных с помощью формальных представлений, получать расширенное множество, которое будет включать в себя ситуации, отвечающие критериям сходства с данными примерами. В статье представлена апробация предложенных алгоритмов при исследовании нейросетей для отбора ситуаций в системах вывода по прецедентам. Полученные результаты имеют практическую значимость для обучения искусственных нейросетей, используемых в интеллектуальных системах поддержки принятия решений. Предложенные алгоритмы позволяют автоматизировать формирование наборов данных дата-сетов, используя имеющиеся подготовленные и одобренные примеры характерных ситуаций и решая задачу преобразований как задачу поиска оптимума целевой функции схожести.

14. Классификация общих шаблонов проектирования мультиагентных систем [№4 за 2022 год]
Автор: Чернышев С.А.
Просмотров: 1816
При разработке мультиагентных систем обычно используются специальные фреймворки или среды разработки имитационных моделей. Они предоставляют разработчику необходимый функционал среды запуска агентов, коммуникацию между ними, организацию доступа к ресурсам и многое другое. Однако бывают случаи, когда стейкхолдер ставит условие, что при разработке системы необходимо избежать зависимостей в виде данных инструментальных средств. Отсутствие единой базы шаблонов проектирования мультиагентных систем без их привязки к конкретным предметным областям в данном случае представляет собой значительную проблему, поэтому разработчики заново придумывают описанные ранее решения. Цель данной работы – обзор и анализ существующих классификаций шаблонов проектирования мультиагентных систем, выявление общих шаблонов проектирования без их жесткой привязки к конкретной предметной области, которые можно применять в процессе проектирования мультиагентных систем, и их последующая классификация для удобства использования. Из более чем 200 шаблонов проектирования мультиагентных систем, находящихся в открытом доступе, автором была сформирована база в 60 шаблонов, не привязанных к конкретной предметной области. Также предложена классификация общих шаблонов проектирования мультиагентных систем: структурные, поведенческие, миграционные, коммуникационные, архитектурные (системные), защитные и когнитивные. Некоторые из классов шаблонов позволяют ввести в систему дополнительные элементы, расширяющие ее функциональные возможности, в то время как другие направлены на реализацию различных аспектов работы как агента, так и мультиагентных систем. Из всех предложенных классов шаблонов наиболее выделяются архитектурные (системные), так как они задают различные виды архитектур агентов, мультиагентных систем или элементов, которые закладывают жесткие программные ограничения функционирования разрабатываемой системы или ее частей.

15. Программа редактирования семиотических сетей для систем управления роботами [№4 за 2022 год]
Авторы: Сорокоумов П.С., Ровбо М.А.
Просмотров: 1442
Задачи обработки данных с графовой структурой имеют важное значение во многих практически значимых приложениях, в том числе при обработке текстов на естественном языке. Для голосового управления роботом понимание команд основано на сопоставлении семантических сетей, описывающих модель мира робота, и полученной команды. Наиболее простой и доступный для понимания эксперта способ описания такого сопоставления – система правил логического вывода, определяющих понятные роботу конструкции в результатах семантического анализа входного текста. Так как существующие средства и методы обработки либо избыточно сложны, либо недостаточно хорошо поддерживают отладку готовых систем правил, возникла необходимость в разработке специального решения. Предлагаемое программное средство для работы с данными, представленными в сетевой модели, облегчает создание таких правил логического вывода для модификации модели мира. Совместное представление данных и методов их обработки реализовано в рамках семиотического подхода, в котором основными сущностями модели являются знаки, объединяющие сведения о состоянии объектов реального мира и возможных изменениях в этих состояниях. Применение в редакторе семиотического подхода к организации системы на основе правил позволяет связать данные и правила в рамках единой целостной картины мира интеллектуального агента. Предоставление пользователю обоснования принятых решений в виде легко интерпретируемых списков примененных правил с перечнем параметров облегчает расширение, отладку и сопровождение разработки. Полученная система может оказаться полезной и в других предметных областях, в которых модификацию состояния системы удобно описывать правилами логического вывода.

16. Извлечение терминов из текстов научных статей [№4 за 2022 год]
Авторы: Дементьева Я.Ю., Бручес Е.П., Батура Т.В.
Просмотров: 1762
Актуальность задачи извлечения терминов из текстов научных статей обусловлена необходимостью автоматического аннотирования и выделения ключевых слов в постоянно увеличивающемся потоке научно-технических документов. В данной статье исследуется влияние различных языковых моделей на качество извлечения научных терминов из текстов на русском языке. Для сравнения были взяты две модели: mBERT, предварительно обученная на текстах разных языков, и ruBERT, предобученная только на русскоязычных данных. В ходе работы были подготовлены два обучающих множества – размеченное вручную и размеченное автоматически. С применением этих обучающих множеств были проведены дообучение и дальнейшее сравнение показателей работы двух моделей. Изучено влияние выбора языковой модели на численные показатели качества извлечения терминологии, содержащейся в текстах научных статей. На основе полученных результатов был модернизирован алгоритм извлечения терминологии из текстов инструментом Terminator. В рамках задачи извлечения терминологии из текстов научных статей на русском языке наиболее применимой можно считать модель ruBERT, давшую лучшие показатели в ансамбле со словарем и эвристиками. Кроме того, можно констатировать разницу результатов моделей на полном и на частичном совпадении, обусловленную описанной в статье проблемой определения границ терминов в текстах. Проведенное исследование позволило также сделать вывод о влиянии качества разметки обучающего набора на качество извлечения терминологии.

17. Извлечение аспектов из текстов научных статей [№4 за 2022 год]
Авторы: Маршалова А.Э., Бручес Е.П., Батура Т.В.
Просмотров: 1706
Статья посвящена автоматическому извлечению аспектов из текстов русскоязычных научных статей. Актуальность проблемы обусловлена увеличением числа научных публикаций и возрастаю-щей в связи с этим потребностью в автоматизированном извлечении из них основной информации и ее структурировании. В рамках исследования был создан корпус, состоящий из 291 аннотации научных статей на русском языке, размеченных следующими аспектами: задача, цель, вклад, метод, инструмент, применение, преимущество, пример и вывод. Для каждого из выделяемых аспектов в статье приведены описания и примеры. В результате разметки корпуса были выделены 1 494 аспекта, 44 % из которых со-ставил аспект «‎вклад»‎. В работе также предложен и реализован алгоритм автоматического извлечения аспектов из тек-ста. Извлечение аспектов рассматривается как задача тегирования последовательности. Для реализации алгоритма используется нейронная сеть BERT. Проведен ряд экспериментов, связанных с использованием векторов, полученных из различных языковых моделей, а также с заморозкой весов модели. Лучший результат показала мультиязыковая модель, дообученная на данных авторов исследования, то есть обученная без заморозки весов. Для улучшения качества извлечения аспектов разработаны эвристики, перечисленные в статье, и произведено дообучение модели на новых данных, полученных в результате автоматической разметки с последующим ручным редактированием. Разработанная система может быть полезна другим исследователям, так как позволяет облегчить выбор публикаций по определенной теме, обзор методов решения той или иной задачи и анализ ранее полученных результатов.

18. Построение декарбонизирующей замкнутой системы управления «Природа–Техногеника» [№4 за 2022 год]
Авторы: Сольницев Р.И., Коршунов Г.И., Лэй Ван
Просмотров: 1641
В статье рассмотрены выбросы двуокиси углерода энергетическими и промышленными предприятиями в совокупности с целью построения декарбонизирующей замкнутой системы управления «Природа–Техногеника». Наряду с известными подходами для достижения декарбонизации атмосферы предложены альтернативный подход к решению проблемы на основе замкнутой системы управления «Природа–Техногеника», математические модели и основные подходы к анализу и синтезу замкнутой системы управления «Природа–Техногеника» для совокупности энергетических и промышленных предприятий, которые служат основой для разработки соответствующей АСУ ТП. Проведены анализ и пара-метрический синтез управлений по этим моделям на основе математического моделирования. Основным критерием в этом случае является минимизация выбросов CO2. Рассмотрено построение такой системы в составе энергетических и промышленных предприятий, которая может быть применена для разных видов производства. Приведены этапы проектирования основных подсистем и звеньев замкнутой системы управления «Природа–Техногеника», вырабатывающей управления и реализуемой в виде АСУ ТП. В зависимости от объекта применяются конечные регуляторы управления – фильтры, химические адсорберы, катализаторы и другие. В данной работе рассмотрены природные источники топлива энергетических предприятий, которые вызывают наибольшие выбросы CO2 (уголь, природный газ и т.д.). Поскольку источники топлива имеют различные единицы измерения и содержание углерода, каждый из них приводится к стандарт-ному углю с коэффициентами пересчета. Приведены результаты анализа состояния и перспектив экологической обстановки по выбросам CO2 в г. Пекине (КНР), оценок ограничений на потребление энергии от энергетических и промышленных предприятий. На основе моделирования предложенной многомерной системы управления предложено решение проблемы минимизации выбросов CO2 совокупности промышленных предприятий и предприятий-источников энергии (ТЭЦ). Показана возможность принципиального решения проблемы минимизации выбросов CO2 путем реализации рассматриваемой декарбонизирующей системы управления на основе современных аппаратно-программных модулей АСУ ТП и соответствующей базы знаний.

19. Информационная и алгоритмическая поддержка интеллектуальной системы экологического мониторинга воздуха на основе нейронных сетей [№4 за 2022 год]
Авторы: Ярыгин Г.А., Баюкин М.В., Корнюшко В.Ф., Шмакова Е.Г., Садеков Л.В.
Просмотров: 1966
Работа посвящена алгоритмической и информационной поддержке интеллектуальной системы управления современными газоанализаторами, применяемыми в системах экологического мониторинга воздуха «электронный нос». Основу информационной поддержки составляют нейронные сети. Описана современная технология автоматического распознавания запахов на основе измерений с помощью низкоселективных датчиков в мультисенсорных системах обнаружения компонентов газовых смесей в атмосферном воздухе. Показано преимущество ее применения по сравнению с традиционными системами с высокоселективными чувствительными элементами. На основе записанных откликов с матрицы сенсоров создается библиотека образов запахов, которая хранится в БД интеллектуальной системы. Затем отклики анализируемого газа сравниваются с откликами отдельных веществ из библиотеки образов. Для обработки информации предложен двухступенчатый метод кластеризации данных. Сначала данные наблюдений нормализуются, чтобы каждый входной параметр имел одинаковое влияние на систему. Затем они собираются в кластеры с использованием самоорганизующихся карт Кохонена и алгоритма k-средних. При этом каждый отдельный кластер представляет вещество со схожим запахом. Получение конкретных оценок было выполнено на основе экспериментальных данных, собранных в системе экологического мониторинга в районе мусоросжигательного завода в Кожухово. Рас-смотрен выбор критерия идентификации запаха, которым в дальнейшем руководствуются эксперты при принятии решения. Обоснован выбор в качестве критерия значения метрики близости аналитических проб как нормы расстояния между векторами запаха в каждой пробе. Разработаны алгоритм идентификации газовой аналитической пробы вещества с использованием нейронных сетей и выбранного критерия подготовки принятия решения, а также программный продукт на языке R, позволяющий оценить принадлежность полученных с прибора данных к определен-ному запаху с последующим получением визуальных результатов динамики распространения запахов в реальном времени. Приведены результаты применения разработанных алгоритмов в системе экомониторинга мусоросжигательного завода в районе Косино-Ухтомский Московской области.

20. Прецедентный подход для оценки влияния молний на системы уличного освещения с использованием онтологий [№4 за 2022 год]
Авторы: Черновалова М.В., Черненский Л.Л., Макарова И.М.
Просмотров: 1571
Рассматривается возможность повышения энергоэффективности и энергобезопасности систем уличного освещения в условиях прямого и косвенного электромагнитного воздействия атмосферного электричества и разрядов молнии на основе разработки и использования интеллектуальной системы поддержки принятия решений. В качестве метода исследования применяется прецедентный подход с представлением знаний в виде онтологий. Данный подход обеспечивает возможность формирования решений на основе знаний об аналогичных ситуациях, возникавших ранее, что позволяет работать в открытых, динамических, плохо формализованных предметных областях, где неопределенность может иметь невероятностный характер. Онтологические модели обеспечивают возможность применения прецедентного подхода в условиях отсутствия необходимого объема статистической информации для принятия решения по-средством представления знаний в виде иерархии концептуальных терминов заданной предметной области и множества отношений. Предложена онтология предметной области, описывающая искусственное грозовое облако. Она используется для выявления закономерностей в информационных массивах при комплексном управлении процессами энергообеспечения и энергобезопасности систем уличного освещения в условиях различного спектра электромагнитных воздействий атмосферного электричества и молнии. Разработан алгоритм формирования решений по управлению элементами указанной системы с помощью прецедентного подхода и онтологии, отличительная особенность которого заключается в возможности формирования количественных решений, адаптируя к текущей ситуации результаты реализованных ранее и описанных в лингвистической форме ситуаций при управлении элементами систем уличного освещения. Разработанные модель и алгоритм были реализованы в виде интеллектуальной системы поддержки принятия решений, ориентированной на автоматизацию процесса управления указанными системами, применение которой на практике позволяет повысить оперативность, обоснованность и эффективность принимаемых решений.

◄ ← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | Следующая → ►