Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 1 за 2023 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

11. Промышленная роботизированная интеллектуальная робастная система управления: применение технологий квантовых мягких вычислений и квантовой программной инженерии в неопределенных условиях управления [№1 за 2023 год]
Authors: Ulyanov, S.V., A.G. Reshetnikov, Zrelova D.P.
Просмотров: 2444
В работе описана стратегия проектирования интеллектуальных систем управления на основе технологий квантовых и мягких вычислений. Представлен синергетический эффект квантовой само-организации робастной базы знаний, извлеченной из несовершенных баз знаний интеллектуального нечеткого регулятора. Разработанная технология повышает надежность интеллектуальных когнитивных систем управления в непредвиденных ситуациях управления, например, с различными типа-ми взаимодействующих роботов. Наглядные примеры продемонстрировали эффективное внедрение схемы квантового нечеткого логического вывода в качестве готового программируемого алгоритмического решения для систем управления нижнего исполнительного уровня, встроенных в стандартную плату, а также квантовое превосходство квантового интеллектуального управления классическими объектами управления, расширяя тезис Фейнмана–Манина. Обсуждается корректная физическая интерпретация процесса управления самоорганизацией на квантовом уровне на основе квантовых информационно-термодинамических моделей обмена и извлечения квантовой (скрытой) ценной информации из/между классическими траекториями частиц в модели «рой взаимодействующих частиц». Продемонстрирован новый информационный синергетический эффект: из двух ненадежных баз знаний нечеткого регулятора в режиме реального времени создается робастная база знаний квантового нечеткого регулятора. Этот эффект имеет чисто квантовую природу и использует скрытую квантовую информацию, извлеченную из классических состояний. Обсуждаются основные физические и информационно-термодинамические аспекты модели квантового интеллектуального управления классическими объектами управления.

12. Процедура автоматического безрадарного  определения скорости мобильных объектов  с использованием стационарной камеры [№1 за 2023 год]
Авторы: Епифанов В.А., Темкин И.О., Кальгов И.В.
Просмотров: 1435
В работе рассматривается задача автоматической разметки дорожной сцены для определения скорости объектов безрадарным методом на данных только с одной стационарной камеры. Помимо ограничения в количестве используемых камер – не более одной камеры для сцены, от решения требуется наличие возможности автоматического расчета разметки на микрокомпьютере. Для получения корректной разметки применяются расчет точек схода на основе анализа информации о подвижных участниках дорожной сцены и расчет матрицы преобразования для получения вида сверху на сцену. Под разметкой сцены понимается набор виртуальных линий на дорожном полотне, которые позволяют определять скорость транспортного средства при последовательном пере-сечении им этих линий. Совместное использование расчета точек схода и построения вида сверху дает возможность с минимальными вычислительными затратами получить требуемый результат с достаточной точностью, несмотря на проблемы из-за перспективы изображения. В работе показана применимость подхода для автоматической разметки дорожных сцен с целью определения скорости на устройствах различного типа, таких как платформы c архитектурой x86 и микрокомпьютеры Nvidia Jetson. Отличительной особенностью метода является полная автоматизация разметки, при которой все этапы реализуются автоматически без помощи оператора. К тому же метод не требует никаких предварительных расчетов, связанных с учетом характеристик камеры, на которую ведется съемка. Возможность развертывания предложенного решения на микрокомпьютерах позволяет масштабировать различные системы мониторинга и анализа дорожной инфраструктуры, а для добавления в систему новой локации достаточно установить единое устройство, объединяющее как устройство ввода (камеру), так и вычислитель (микрокомпьютер).

13. Разработка алгоритма применения распределенных вычислительных ресурсов на основе принципов Edge-вычислений [№1 за 2023 год]
Авторы: Воробьев А.М., Воробьева М.С., Боганюк Ю.В.
Просмотров: 1932
В статье рассматриваются вопросы реализации алгоритма распределения вычислительных задач по множеству распределенных вычислительных ресурсов с последующей агрегацией результатов. Данный алгоритм является ключевым в рамках проекта реализации центра обработки данных на принципах экономики совместного потребления. Прототип механизма реализован на языке Python 3.8 с применением СУБД PostgreSQL 14, система передачи сообщений – на базе RabbitMQ 3.9. В качестве платформы вычислительных узлов выступает ОС CentOS 8 Stream. Цель работы заключается в реализации масштабируемого механизма выполнения распределенных вычислений для применения в качестве основного средства распределения задач и агрегации результатов в рамках исследуемого облика центра обработки данных на принципах экономики общественного потребления. Предметом исследования являются методы резервирования и применения вычислительных мощностей, а также агрегации результатов работы программных алгоритмов. Предложенный механизм решает задачу распределения вычислений с последующей агрегацией результатов среди вычислительных узлов с различными техническими характеристиками. Реализуется интерфейс, пригодный для интеграции в клиентские информационные системы как средство выгрузки вычислений с доступом в формате REST API-шлюза. Теоретическая значимость работы заключается в комбинировании существующих принципов и идей Edge-вычислений для решения иного класса задач, где проблемой является недостаток вычислительного ресурса для задач информационной системы, а не характеристик имеющейся модели. Практическая значимость состоит в разработке прикладного инструмента применения внешних вычислительных мощностей для решения широкого класса клиентских задач. Это открывает возможность организации коммерческого взаимодействия владельцев неиспользуемых вычислительных ресурсов и владельцев информационных систем, испытывающих недостаток вычислительных мощностей.

14. Разработка и моделирование гибридного протокола  динамической маршрутизации [№1 за 2023 год]
Авторы: Абросимов Л.И., Хаю Х., Орлова М.А.
Просмотров: 2145
Расширение сетевых услуг обусловливает существенное повышение требований к качеству и скорости решения задач сетевого управления постоянно растущими сетями в центрах обработки данных. Рост нагрузки приводит к необходимости структурного масштабирования, заключающегося в увеличении количества серверов и маршрутизаторов. Существует потребность в простых масштабируемых протоколах маршрутизации для облегчения автоматизации и управления постоянно растущими сетями, особенно в центрах обработки данных. Целью работы является представление разработанного гибридного протокола динамической маршрутизации, включающего модернизированный алгоритм дистанционно-векторной маршрутизации и алгоритм состояния канала. В статье показано решение проблем разработки гибридного протокола динамической маршрутизации, который гарантирует отсутствие циклов, обеспечивает требования масштабирования посредством разработки и реализации простых алгоритмов, позволяющих обеспечить надежную передачу рабочего и служебного трафиков, содержащих информацию о маршруте, и обнаружить подключенные к текущему маршрутизатору каналы, сети и непосредственно подключенные соседние маршрутизаторы. Требования масштабируемости нового гибридного протокола динамической маршрутизации выполняются за счет того, что алгоритм дистанционно-векторной маршрутизации вычисляет расстояния до узлов инфраструктуры, а не сами сетевые префиксы. Объявление сетевых префиксов производится алгоритмом состояния канала только один раз, что приводит к уменьшению БД о со-стоянии канала и к сокращению вычислений после изменения топологии. Исключение петель достигается за счет внедрения нового разработанного алгоритма распределенных порядковых номеров. Для моделирования гибридного протокола динамической маршрутизации разработана имитационная модель. Моделирование позволило оценить количество и объем служебного трафика, что подтвердило эффективность функционирования разработанного протокола в условиях масштабирования сети центров обработки данных.

15. Разработка программного инструмента для построения социального графа пользователя социальной сети  в задаче анализа его защищенности  от многоходовых социоинженерных атак [№1 за 2023 год]
Авторы: Хлобыстова А.О., Абрамов М.В., Сазанов В.А.
Просмотров: 2348
Проведение данного исследования обусловлено проблемой отсутствия средств визуализации интенсивности взаимодействия пользователей социальной сети «ВКонтакте», а именно отображения метрик, позволяющих оценивать и ранжировать интенсивность взаимодействия как между пользователем и его друзьями, так и друзей друг с другом. Целью является повышение доступности и оперативности анализа интенсивности взаимодействия между пользователями через автоматизацию визуализации социального графа. При этом предполагается, что числовым коэффициентам дуг социального графа будет сопоставлена оценка интенсивности взаимодействия пользователей на основе данных, извлекаемых из общедоступных источников социальной сети «ВКонтакте». Для достижения поставленной цели были рассмотрены вопросы оптимизации агрегации необходимых данных, программной реализации функций для построения социального графа, наглядного отображения интенсивности взаимодействия пользователей с возможностью выбора интересующих метрик, создания удобного интерфейса и встраивания разработанного инструментария в веб-приложение. Предметом исследования являются данные о взаимодействии между пользователями сети «ВКонтакте» и способы их визуализации. Методы работы основаны на оптимизации отправки запросов к интерфейсу API «ВКонтакте», а также на разработке функций и настроек для построения социально-го графа. Теоретическая значимость предлагаемого решения заключается в развитии подходов к анализу распространения многоходовых социоинженерных атак и апробированию моделей оценки интенсивности взаимодействия пользователей. Существенная практическая значимость состоит в автоматизации процесса оценки интенсивности взаимодействия сотрудников для принятия эффективных мер по нивелированию рисков успешной реализации социоинженерных атак. Новизна исследования – в улучшении визуализации построения социального графа пользователей «ВКонтакте» через добавление новых метрик для оценки интенсивности взаимодействия пользователей.

16. Сложность распознавания при разработке  программного обеспечения для видеомониторинга [№1 за 2023 год]
Автор: Кручинин А.Ю.
Просмотров: 1183
В работе рассмотрена проблема выбора оптимального режима видеомониторинга при использовании моделей нейронных сетей в качестве распознавателя, когда на видеопотоке в разные моменты времени эффективнее оказываются разные модели. Задачи видеомониторинга различные, при этом условия получения данных отличаются, что можно выразить в понятии сложности распознавания. Оценка сложности распознавания в мониторинге позволяет сэкономить вычислительные ресурсы и тем самым удешевить их внедрение и использование. Оценив среднюю сложность распознавания, можно выбрать оптимальный по скорости и достоверности режим распознавания при постобработке, когда время на нее ограничено. Решение проблемы показано на задаче детектирования объектов двух типов с использованием моделей YOLOv5, когда видеопоток должен обрабатываться в реальном времени с минимальной задержкой при выдаче результата после каждого кадра. Проанализированы метрики, используемые при детектировании объектов, на предмет возможности оценки достоверности результатов, когда нет конечных сведений о том, что это за объект. Выбран критерий эффективности на основе суммы компонент F1-score и затрат на вычислительные ресурсы, позволяющий оценить эффективность модели для конкретных объектов. Показана зависимость критерия эффективности от F1-score для двух моделей. При-ведены результаты тестирования двух моделей и динамического режима, основанного на выборе подходящей модели в зависимости от объекта на входе. Описаны ограничения подхода, который может быть использован только на потоковом распознавании, когда поступающие на распознавание изображения лишь немного отличаются от предыдущих. Сделан вывод о применимости подхода для ряда задач при соблюдении ограничений.

◄ ← Предыдущая | 1 | 2