Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 2 за 2025 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

11. Обучение нейронной сети для персонализированной генерации изображений лиц с помощью Stable Diffusion [№2 за 2025 год]
Автор: Лившиц Г.Б.
Просмотров: 1275
В настоящей статье предложен метод обучения дополнительных модулей для модели Stable Diffusion с целью решения задачи персонализированной генерации лиц. Метод позволяет применять основную диффузионную модель совместно с обученными модулями в режиме инференса на новых данных без какого-либо дообучения элементов модели под каждый отдельный пример. Обученные модели дают возможность генерировать изображения лиц с сохранением идентичности человека с референсного изображения. Они способны не только сохранять положение лица в кадре, но и использовать референсное фото для задания положения лица в кадре, при этом изменяя его стилистику и окружение согласно введенному текстовому запросу. В статье приведены детали процесса обучения, такие как сбор, фильтрация и обработка данных для дообучения, архитектура обучаемых нейросетевых модулей, использование общедоступных предобученных нейронных сетей для извлечения признаковых представлений входных изображений, метод аугментации данных для улучшения робастности модели и лучшей модифицируемости лицевых изображений на генерациях, а также модифицированная функция потерь. Сравнительный анализ генераций, полученных обученной моделью и моделями из конкурентных работ на фиксированном наборе текстовых запросов и входных изображений лиц, продемонстрировал существенное превосходство обученной модели над конкурентами. Рассматривались такие метрики, как косинусная близость сгенерированных изображений к соответствующим текстовым запросам (CLIP text-image score), косинусная близость между шаблонами лиц, извлеченных со сгенерированных изображений и с входных изображений. Также показаны результаты генераций, демонстрирующие повышенное качество генераций обученной модели по сравнению с конкурентными моделями.

12. Программная реализация алгоритма детектирования атаки социальной инженерии с помощью речевых паттернов [№2 за 2025 год]
Автор: Жукова М.Н
Просмотров: 1723
Статья посвящена решению задачи детектирования атак, осуществляемых по речевому каналу. Рассматриваются подходы к реализации классификатора для определения признаков такой атаки и возможные способы в рамках противодействия атакам социальной инженерии по речевому каналу связи – машинное обучение и контентный анализ. Методы контентного анализа могут быть использованы в качестве классификатора для разрабатываемого решения. Создаваемая ими гибкая и легко конфигурируемая система оптимальна для применения различными организациями. В работе также рассмотрена возможность использования DLP-систем для решения поставленной задачи. Выполнены сравнительный анализ и тестирование Python-библиотек для распознавания речи и синтаксического анализа. Представлены схемы реализации речевого анализатора. Предложен алгоритм детектирования атак по речевому каналу посредством обнаружения речевых паттернов. Алгоритм позволяет детектировать атаку, проводимую через речевое взаимодействие между сотрудниками и злоумышленником. Устранены уязвимости алгоритма, которые возникают при применении типизированных Python-библиотек. На основе этого алгоритма разработан прототип программного решения с клиент-серверной архитектурой. Представлены варианты реализации программного решения, приведены результаты его апробации. Показана перспективная область применения созданного решения на основе интеграции в качестве модуля в DLP-решения, в результате чего DLP может использоваться в качестве возможной меры защиты от атак социальной инженерии.

13. Модификация аргументационного алгоритма в задачах классификации [№2 за 2025 год]
Авторы: Николаев А.А., Благосклонов Н.А., Кобринский Б.А.
Просмотров: 1776
Объяснимость гипотез в интеллектуальных системах поддержки принятия решений определяется для пользователя их аргументированностью. В статье рассмотрены важность аргументации и различные подходы к рассуждениям в интеллектуальных системах. В условиях выдвижения ряда гипотез происходит декомпозиция правил вывода для сходных труднораспознаваемых заболеваний или патологических состояний. Это может быть обусловлено наличием частично пересекающихся признаков (факторов риска). Одновременно возникает проблема формирования ранжированного списка гипотез, сопровождаемого всеми аргументами, включая аргументы низшего уровня, то есть относящиеся к слабым гипотезам. В настоящей работе рассматривается модификация алгоритма аргументационных рассуждений, что обеспечивает мягкое уменьшение числа гипотез при выделении из них одной или более ведущих, соответствующих наличию более одного подкласса или группы болезней, и использован метод задания отношения порядка. Модификация аргументационного алгоритма представлена и обоснована в рамках ранее созданной базы знаний интеллектуальной рекомендательной системы для оценки рисков развития заболеваний. Система реализована на неоднородной семантической сети. Представлена коррекция шагов алгоритма. Решатель обеспечивает ранжирование выдаваемых гипотез при одновременном сохранении информации обо всех обнаруженных аргументах независимо от их значимости. Модифицированный решатель включает предотвращение возможной потери одной из релевантных гипотез при одновременном наличии ряда болезней, предоставление информации обо всех аргументах для множества гипотез различного ранга, повышение объяснимости выдаваемых гипотез на основе признаков, аргументирующих различные классифицируемые заболевания. Приводится сравнение модифицированного алгоритма с другими подходами, обеспечивающими интерпретацию выдаваемых решений. Практическая значимость работы определяется повышением объяснимости для пользователя ведущих гипотез при одновременном получении всего комплекса обнаруженных аргументов.

14. Автоматизированное составление оперативных планов для механообрабатывающих подразделений мелкосерийного машиностроения [№2 за 2025 год]
Авторы: Бурдо Г.Б., Семенов Н.А.
Просмотров: 1252
Статья посвящена разработке методики построения систем оперативного управления технологическими процессами в многономенклатурных машиностроительных производствах. Методика управления технологическими процессами построена на основе методик распределения работ и теории расписаний, дополненных приоритетными схемами. Схемы, по которым рассчитываются планы, динамичны и определяются на основе загруженности станочных мест работами и соотношения коэффициентов загрузки оборудования. На основании выполненного комплекса исследований разработана методика построения оперативных планов работы машиностроительных механообрабатывающих технологических подразделений мелкосерийного производства. С учетом возможностей современных информационных технологий предложен способ распознавания производственной ситуации на основе анализа коэффициентов загрузки оборудования. Методика имеет ряд преимуществ: расчет оперативных планов на основе систем приоритетных схем, учитывающих фактическое состояние технологических подразделений; систематическое обновление загрузки оборудования и длины очередей на операции для обеспечения хорошей сходимости планов; обеспечение учета многостаночного обслуживания; уменьшение временных затрат на расчет плана благодаря исключению необходимости многовариантных расчетов и их анализа. Практическая значимость результатов работы состоит в возможности корректного планирования и управления технологическими процессами в механообрабатывающих мелкосерийных производствах. Выявлено, что анализ коэффициентов загрузки оборудования по ходу технологических процессов однозначно характеризует состояние и производственные возможности технологических подразделений.

15. Обоснование выбора модели восстановления нормалей для построения трехмерной сеточной поверхности [№2 за 2025 год]
Авторы: Дьяченко Р.А., Саввиди К.Л., Гура Д.А
Просмотров: 1234
В статье рассматривается процесс поиска подхода к определению модели восстановления нормалей для построения трехмерной сеточной поверхности. Подход позволит уменьшить количество имеющихся отверстий в облаке точек и образующихся артефактов в сеточной поверхности. Объектом исследования выступают малые архитектурные формы, в частности, жанровая скульптура. Предметом исследования является повышение эффективности идентификации трехмерных объектов за счет совместного использования модели построения нормалей «Плоскость» и способа реконструкции сеточной поверхности по Пуассону. В процессе поиска подхода к решению проблемы используется метод экспериментального исследования. В ходе проведения эксперимента облако точек было подвергнуто операции сабсемплинга. На следующем этапе к нему были применены три модели восстановления нормалей с целью получения карт нормалей и определения карты, наиболее соответствующей внешнему виду объекта исследования. На основе полученных карт нормалей с применением способа восстановления по Пуассону были реконструированы три сеточные поверхности. Это необходимо для определения наиболее качественной из них методом эмпирического анализа на наличие артефактов и отверстий. Реконструкция выполнена с помощью нового метода, заключающегося в совместном применении пространственного метода разряжения облака точек, модели «Плоскость» для восстановления нормалей и последующей реконструкции сеточной поверхности трехмерной модели по Пуассону. В результате эксперимента была определена зависимость между значением настройки процедуры сабсемплинга и количеством точек, остающихся после ее выполнения. Данная зависимость выражена в виде диаграммы графиков. Значения настроек, полученные в ходе эксперимента, обусловливают научную новизну. Были получены три карты нормалей объекта исследования, с помощью которых эмпирически определена наиболее подходящая модель восстановления нормалей – «Плоскость». К сформированным в процессе эксперимента картам нормалей был применен способ реконструкции сеточных поверхностей по Пуассону в целях получения полигональных моделей объекта исследования. Практическая значимость заключается в повышении эффективности распознавания трехмерных объектов для получения высокополигональных цифровых двойников.

16. Веб-сервис UtmnTeam: подбор исполнителей для ИТ-проектов на основе структурированных и неструктурированных данных о студентах [№2 за 2025 год]
Авторы: Мельникова А.В., Воробьева М.С., Плотоненко Ю.А.
Просмотров: 1437
Предметом исследования являются образовательные проекты, ориентированные на решение задач, поставленных преподавателями, в рамках студенческих команд. Рассматривается разработка веб-сервиса, который поможет в подборе исполнителей для ИТ-проектов, опираясь на данные, полученные в процессе обучения студентов. Исследование включает выявление характерных аспектов проектной деятельности в рамках образовательного процесса и целевой аудитории, определение функциональных возможностей, выбор архитектуры и технологий разработки, а также анализ и обработку структурированных и неструктурированных данных. Разработанный сервис UtmnTeam могут использовать студенты для просмотра информации о проектах, а также преподаватели, кураторы и администраторы, имеющие доступ к созданию проектов и подбору участников. Решение имеет сервисную архитектуру с модульными блоками, которые отвечают за основные функциональные возможности и взаимодействуют через API с клиентской частью и БД. Модуль подбора команд основан на алгоритме, обрабатывающем информацию о навыках студентов, их академической успеваемости и опыте работы над предыдущими проектами. Кроме того, он учитывает важность требований проекта. Для получения информации о навыках студентов используется модуль обработки отчетных документов, работающий на основе современных методов обработки текста. Для обеспечения надежности и масштабируемости, а также для предотвращения конфликтов зависимостей различных программных инструментов разработки используются docker-контейнеры. Веб-сервис позволяет пользователю подобрать команду для проекта, состоящую из студентов, и оценить, насколько участники соответствуют требованиям. Планируются дальнейшее развитие сервиса с добавлением новых модулей и интеграцией с внешними источниками данных, а также апробация на новых данных.

17. Декомпозиция расчетной сетки с помощью генетического алгоритма [№2 за 2025 год]
Автор: Рыбаков А.А
Просмотров: 1772
Статья посвящена проблеме декомпозиции расчетных сеток для организации эффективных высокопроизводительных вычислений на многопроцессорных вычислительных системах. Проблема декомпозиции расчетной сетки рассматривается в терминах декомпозиции ее дуального графа. Для оценки качества получаемого решения используется взвешенная сумма основных показателей качества декомпозиции (отклонение размера домена от теоретического среднего значения, протяженность наибольшей границы между доменами, сумма границ между всеми парами доменов). В качестве метода декомпозиции применяется генетический алгоритм, в котором генотипом является набор опорных вершин графа для наращивания доменов. Для построения особи из генотипа используется быстрый алгоритм – грубый аналог алгоритма пузырькового роста. Эксперименты показали, что генотип небольшого размера позволяет получать достаточно качественное решение по декомпозиции расчетной сетки за приемлемое время, несмотря на грубость алгоритма генерации особи. При декомпозиции тестовой расчетной сетки величина штрафной функции лучшей особи в популяции продемонстрировала уменьшение на 50–75 % в первые 100 эпох работы алгоритма. Рассмотренный генетический алгоритм не зависит от структуры обрабатываемой расчетной сетки, прост в реализации, допускает параллельное выполнение, хорошо масштабируется на сетки больших размеров. Алгоритм применим для работы с расчетными сетками, динамически изменяющимися в процессе вычислений, так как изменение геометрии и структуры расчетной сетки слабо влияет на генотип ее декомпозиции. Он также может быть использован для декомпозиции произвольных расчетных сеток. Рассмотренный алгоритм можно расширить с помощью произвольных операций генерации декомпозиции из ее генотипа.

18. Построение системы управления заданиями пользователей суперкомпьютера на основе иерархической модели [№2 за 2025 год]
Автор: Баранов А.В.
Просмотров: 1931
Предметом представленного в статье исследования является управление вычислительными ресурсами в суперкомпьютерной системе коллективного пользования. Управление осуществляется путем назначения пользовательских заданий на динамически выделяемые подмножества узлов суперкомпьютера. Под заданием в этом контексте понимаются информационный объект, включающий прикладную параллельную программу с входными данными, и требования к параллельному ресурсу – подмножеству суперкомпьютерных узлов, необходимому для выполнения программы. В статье рассмотрены задачи управления вычислительными ресурсами, важнейшими из которых являются прием входного потока заданий, ведение их очереди, выделение и освобождение параллельных ресурсов для заданий. Методологию исследования составляет построение пятиуровневой иерархической моде-ли управления вычислительными ресурсами в суперкомпьютерной системе коллективного пользования. Уровни иерархии построенной модели отражают степени распараллеливания входного потока пользовательских заданий от их планирования на уровне распределенной вычислительной системы до векторизации программного кода на уровне процессорного ядра. В статье представлена архитектура отечественной системы управления прохождением параллельных заданий (СУППЗ), основанная на предложенной иерархической модели, показано соответствие компонентов архитектуры уровням иерархии модели, определены особенности данной системы. Практическая значимость исследования определяется успешным применением СУППЗ для управления высокопроизводительными вычислительными ресурсами суперкомпьютерных центров коллективного пользования. За годы эксплуатации на основе СУППЗ сформирована цифровая экосистема высокопроизводительных вычислений для проведения научных исследований. В статье впервые приведены обобщенные статистические данные об использовании системы на ряде отечественных суперкомпьютеров в 2001–2024 гг.

19. Метод дистилляции знаний для языковых моделей на основе выборочного вмешательства в обучение [№2 за 2025 год]
Авторы: Татарникова Т.М., Мокрецов Н.С.
Просмотров: 1040
В статье обсуждается проблема оптимизации больших нейронных сетей на примере языковых моделей. Большой размер языковых моделей является препятствием для их практического применения в условиях ограниченных объемов вычислительных ресурсов и памяти. Одним из актуальных направлений в области компрессии моделей больших нейронных сетей является дистилляция знаний – передача знаний от большой модели учителя к меньшей модели ученика без существенной потери точности результата. При этом для ускорения обучения используются выходные данные модели ученика. Применение такого подхода приводит к уменьшению несоответствия между выводами при обучении и использовании модели и к повышению производительности. Однако это касается только коротких последовательностей языковых моделей, а для длинных задача остается нерешенной, как и остаются проблемы неточной передачи знаний и накопления ошибок. Для их решения предлагается выборочное вмешательство учителя в процесс обучения ученика. Идея заключается в выборочном переключении между моделью ученика и моделью учителя для генерации следующего токена при обнаружении значительных расхождений между их вероятностными распределениями. Решение о переключении принимается на основе достижения экспоненциально убывающего порога измерений расхождения между распределениями вероятностей учителя и ученика. Такая стратегия позволяет сбалансировать необходимость обучения ученика на своих данных и предотвращения накопления ошибок в длинных последовательностях. Практическая значимость метода дистилляции знаний, основанного на выборочном вмешательстве учителя в процесс обучения ученика, заключается в его возможном применении в задачах с ограниченными вычислительными ресурсами.

20. Разработка программы моделирования температурного поля для процесса послойного электродугового наплавления металлических изделий [№2 за 2025 год]
Авторы: Какорин Д.Д., Марголис Б.И
Просмотров: 1766
В статье проведен краткий обзор программ для моделирования температурных полей при аддитивном производстве металлических изделий, выделены основные недостатки разработанных моделей применительно к послойной электродуговой наплавке присадочной проволоки. Описана процедура идентификации параметров теплообмена при моделировании температурного поля в процессе послойной электродуговой наплавки металла. Опре-делены основные и второстепенные механизмы теплообмена в стали. Описан процесс экспериментального определения температуры наплавленного металла во время технологической выдержки с представлением результатов измерений. Проведен анализ изменения температуры металла с выделением наиболее вероятных причин резкого экспоненциального охлаждения в начале этапа технологической выдержки. С учетом использованных в эксперименте исходных данных выполнено математическое моделирование температурного поля для этапов послойного наплавления и технологической выдержки с помощью функций TempSurfacing и TempRest соответственно. Учет изменяющихся параметров теплопроводности и теплоемкости стали в зависимости от температуры осуществлялся функцией TempDepend. Результаты моделирования представлены в виде графика температурного поля по длине и высоте конструкции. Численное моделирование температурного поля показало значительное расхождение экспериментальных и расчетных значений температур в процессе наплавления слоя металла. В качестве основной причины несоответствия показателей установлено отсутствие возможности учета программой всех особенностей распределения тепла в массивном теле. Предложено провести идентификацию весовых коэффициентов основания и наплавляемого металла и коэффициентов вынужденного конвективного теплообмена. Для этого в программу добавлены функции идентификации оптимальных значений весовых коэффициентов для этапа наплавления и определения коэффициентов конвективного теплообмена для этапа технологической выдержки. При моделировании температурного поля для идентифицированных параметров теплообмена получено минимальное отклонение расчетных значений температур от экспериментальных. Таким образом, произведена корректировка программы моделирования температурного поля в двухмерных пространственных координатах для металлических изделий простой геометрической формы с учетом массивности конструкции без существенного усложнения рабочих функций и увеличения времени вычислительных операций. Программа моделирования температурного поля может быть использована для разработки технологического режима при различных геометрических характеристиках наплавляемой конструкции. Ее применение позволит сократить затраты на изготовление опытных и экспериментальных образцов и оптимизировать время технологической выдержки.

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