Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 2 за 2025 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам |

1. Применение аппарата генетических алгоритмов для определения наряда средств воздушного нападения противника [№2 за 2025 год]
Авторы: Акодит Е.В., Рыбальченко П.В.
Просмотров: 5792
Моделирование боевых действий требует существенных затрат времени, при этом для обеспечения адекватности и достоверности проводимых расчетов моделирование должно быть многовариантным. Проведенный анализ расчетно-аналитической деятельности органов управления показал существенный рост трудозатрат оператора моделирующего комплекса военного назначения. В частности, установлено, что большая часть времени, отводимая на имитационное моделирование, уходит на ввод исходных данных, определяющих сценарии действия воздушного противника. Предложен подход к решению данной проблемы посредством построения интеллектуальной модели, обеспечивающей автоматизированный ввод исходных данных за противника. При этом введенные данные должны удовлетворять требованиям адекватности, а сама интеллектуальная модель требованиям достоверности. Для этого необходимо определить рациональный с точки зрения противника характер действий. В статье рассмотрена одна из важнейших задач – определение номенклатуры и численности средств воздушного нападения, участвующих в ударе. Предложен метод автоматизированного определения наряда средств воздушного нападения в ударе на основе применения аппарата генетических алгоритмов. Разработана фитнес-функция для работы генетического алгоритма, учитывающая ущерб, наносимый заданной совокупности объектов обороны при ударе, а также затраты на нанесение удара. Определены правила инициализации и скрещивания особей (нарядов средств воздушного нападения), правила их отбора для формирования популяции следующего поколения. На конкретном примере рассмотрены условия для решения задачи и определена вычислительная сложность задачи определения наряда средств воздушного нападения. Получены и описаны результаты применения предложенного метода при проведении имитационных экспериментов.

2. Построение системы управления заданиями пользователей суперкомпьютера на основе иерархической модели [№2 за 2025 год]
Автор: Баранов А.В.
Просмотров: 3729
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.

3. Автоматизированная разметка изображений с беспилотного летательного аппарата при помощи предобученных моделей искусственного интеллекта [№2 за 2025 год]
Авторы: Бессарабов Н.А., Сапожников А.А., Татарников Д.В., Тюгунов Р.Р., Цыганов А.М
Просмотров: 5439
В работе рассматривается метод разметки изображений, полученных с беспилотного летательного аппарата, при помощи предобученных моделей искусственного интеллекта для последующего обучения детекторов объектов различных классов. Подход состоит из трех основных этапов: сегментация изображения, выделение зон внимания, проверка сегментов на наличие целевого класса при помощи комитета большинства из мультимодальных моделей. Для сегментации используется модель Segment Anything Model, предназначенная для объектной сегментации. Так как сегментов может быть значительное количество, предложен алгоритм построения иерархической структуры над множеством сегментов, то есть если какой-либо сегмент содержится в другом, то этот сегмент будет вложен в содержащий его сегмент. При дальнейшей обработке для значительного ускорения применяется следующая логика: если в родительском сегменте целевой класс не обнаружен, то и во вложенных сегментах его точно не будет. На втором этапе предложен алгоритм нахождения зон внимания как наиболее вероятных зон нахождения объектов целевого класса. Для этого используется предобученная модель SigLIP. С помощью зон внимания все сегменты из обрабатываемого множества изображений ранжируются по убыванию вероятности нахождения в них целевого класса. На третьем этапе применяется комитет большинства из трех мультимодальных чат-ботов – LLaVA, CogVLM, Mini-Gemini. Для проверки чат-ботами предусмотрено правило остановки, чтобы избежать полного перебора всех сегментов и тем самым ускорить процесс разметки изображений. Проведен вычислительный эксперимент для демонстрации метрик и скорости работы предложенного подхода.

4. Синтез онтологий для систем поддержки принятия решений на базе больших языковых моделей [№2 за 2025 год]
Авторы: Борисов В.В., Мисник А.Е., Шеробурко Е.Н., Хабаров А.Р.
Просмотров: 5822
Предметом исследования является автоматизированное формирование онтологий для систем управления и поддержки принятия решений с использованием технологий больших языковых моделей. В условиях экспоненциального роста объемов данных и усложнения информационных систем традиционные методы разработки онтологий становятся менее эффективными из-за их трудоемкости и значительных временных затрат. В работе предложена методика, позволяющая автоматизировать процессы извлечения, анализа и структурирования знаний о предметной области. Это особенно актуально для задач с большим объемом разноструктурированной информации. Особое внимание уделено интеграции языковых моделей с онтологическими структурами для формирования концептов, их атрибутов и взаимосвязей на основе текстовых данных. Методологическая основа исследования включает алгоритмы обработки естественного языка, архитектуры трансформеров и метаассоциативные графы, что позволяет не только извлекать знания из текстов, но и формализовать их в удобной для последующей обработки форме. Применение трансформеров обеспечивает высокую точность анализа текстов и выявления ключевых понятий, а метаассоциативные графы позволяют визуализировать и эффективно интегрировать разнородные данные. Важной особенностью предложенного подхода является способность динамически обновлять онтологии по мере поступления новых данных, что повышает актуальность и точность формируемых моделей. Основные результаты исследования включают разработку методики автоматизированного формирования онтологий и ее тестирование на примере задач планирования государственных закупок. Доказана эффективность применения языковых моделей для анализа открытых источников и автоматизированного формирования онтологий, позволяющих оптимизировать процедуры закупок и повышать эффективность распределения ресурсов. Практическая значимость работы заключается в создании инструмента, способного поддерживать принятие управленческих решений, автоматизировать процессы структурирования данных и минимизировать влияние человеческого фактора. Использование методики способствует снижению временных затрат, повышению точности анализа и формированию более гибких и адаптивных систем управления знаниями.

5. Технология квантовых мягких вычислений в программно-алгоритмической платформе робастной интеллектуальной системы управления роботом-манипулятором [№2 за 2025 год]
Авторы: Боровинский В.В., Николаева А.В., Решетников А.Г., Ульянов С.В.
Просмотров: 6082
Рассмотрен метод координационного управления разделенными базами знаний с применением технологий квантовых мягких вычислений. Метод реализуется с помощью оптимизатора баз знаний SCOptKBTM на основе мягких вычислений. Применяется способ декомпозиции управления, когда каждый нечеткий регулятор с заложенной базой знаний отвечает за управление одним звеном объекта управления. Для организации координационного управления в интеллектуальной системе управления, разработанной на основе технологии мягких вычислений с разделенным управлением, используется извлечение квантовой (скрытой в классических состояниях баз знаний) информации о взаимосвязях существующих нечетких регуляторов для трех звеньев манипулятора с базами знаний, полученными для штатных ситуаций управления. Для этого в блок интеллектуальной надстройки включается обобщающее звено – модель квантового нечеткого вывода. Проведены численные и физические эксперименты для сравнения работы интеллектуальной системы управления на оптимизаторе баз знаний на квантовых вычислениях (QCOptKBTM) с интеллектуальной системой управления на оптимизаторе баз знаний на мягких вычислениях с разделенным управлением. Экспериментально доказано, что общая оценка качества управления выше в случае применения интеллектуальной системы управления на оптимизаторе баз знаний на квантовых вычислениях (для пространственной, пространственно-временной и временной корреляций), что является следствием введения в структуру интеллектуальной системы управления дополнительного звена квантового нечеткого вывода, организующего координационное управление. Робастность интеллектуальных нечетких регуляторов продемонстрирована на примере самоорганизующейся интеллектуальной системы управления локально неустойчивым и существенно нелинейным объектом. Показано, что интеллектуальное управление дает возможность гарантированно и с минимальными затратами ресурсов достигать цели управления в непредсказуемых ситуациях управления.

6. Автоматизированное составление оперативных планов для механообрабатывающих подразделений мелкосерийного машиностроения [№2 за 2025 год]
Авторы: Бурдо Г.Б., Семенов Н.А.
Просмотров: 2471
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.

7. Увеличение производительности моделирования радиационного переноса при помощи параллельной программы Toolkit for Particle Transport 3 [№2 за 2025 год]
Авторы: Галюзов А.А., Косов М.В.
Просмотров: 4927
В статье описана высокопроизводительная программа Toolkit for Particle Transport 3 (TPT3), разработанная для параллельного моделирования переноса радиации. Программа эффективно использует возможности параллельных и векторизованных вычислений и работает как на центральных процессорах, так и на графических ускорителях. Это потребовало упрощения описания геометрии установок до воксельного уровня и ограничения алгоритмов взаимодействия до уровня реакций один-в-два, когда при взаимодействии частицы с веществом рождаются только две частицы. В то же время в TPT3 перенос частиц производится не независимо, а в виде многомиллионного ансамбля весовых частиц, что позволяет совмещать TPT3-расчеты с гидродинамическими алгоритмами. Продемонстрировано, что использование программы TPT3 в задачах моделирования развития ионного каскада и выхода нейтронов нейтронного генератора на многоядерных центральных процессорах обеспечивает прирост производительности в 1.5 раза по сравнению с аналогичным псевдопараллельным моделированием программы Geant4, а использование графических ускорителей позволяет повысить производительность еще на порядок. Помимо этого, в TPT3 разработан алгоритм весового моделирования переноса нейтронов, основанный на методе весовых окон, для расчета развития цепной реакции ядерного деления с характерным экспоненциальным ростом числа реальных нейтронов при сохранении ограниченного числа моделируемых весовых нейтронов. Алгоритм весового моделирования TPT3 также позволяет моделировать выгорание ядерного топлива, наработку осколков деления и поток делительных γ-квантов.

8. Моделирование и визуальный анализ вихревых течений в вычислительной гидродинамике [№2 за 2025 год]
Автор: Горячев В.Д.
Просмотров: 6159
Визуальный анализ и интерпретация газодинамических структур являются необходимыми составляющими численного моделирования технологических процессов и природных явлений. В статье обсуждаются методы и особенности работы в системе визуализации и интерпретации результатов численного моделирования программы графической постобработки вычислений на высокопроизводительных ЭВМ. В среде системы можно вести детальный визуальный анализ скалярных, векторных и тензорных полей течений газа и жидкости, которые получены при моделировании энерготехнологических устройств и анализируются при цифровом описании природных процессов. Особенностью работы в системе является вариативная обработка результатов моделирования с комбинированным графическим представлением первичных полей (скорости, давления, температуры, концентрации) и с дополнительной генерацией вторичных, производных величин, тензорных инвариантов градиентов скорости и других полевых характеристик. Целью углубленного анализа является визуальное описание когерентных структур течений в более наглядной и представительной форме. Для показа особенностей течений используется комбинированный подход к выделению скрытых связей характеристик потоков через отражение в видеосценах символических, производных полей, определяемых в редакторе аналитических зависимостей. Функциональная связь между полями определяется активацией опций различных методов в базовом графическом конвейере сцены визуализации. Приемы выразительной визуализации когерентных структур течений обсуждаются на примере анализа двух задач численного моделирования течений разного масштаба: в задаче определения вторичных вихревых течений, формируемых при обтекании лопаток газовой турбины, и в задаче моделирования временной эволюции структур газовой туманности. В задаче вычислительной астрофизики моделируется вихревое преобразование системы молекулярных облаков после их соударения с мощной ударной волной от взрыва сверхновой звезды. Методы визуального представления когерентных структур и разномасштабной турбулентности в анализируемых течениях сравниваются с известными приемами постпроцессорной обработки в вычислительной гидродинамике.

9. Сравнение эффективности применения различных алгоритмов интеллектуального анализа текстовых данных для построения предметной OWL-онтологии [№2 за 2025 год]
Авторы: Дырночкин А.А., Мошкин В.С., Ярушкина Н.Г.
Просмотров: 6618
В статье описывается программный сервис анализа текстовой информации с целью формирования OWL-онтологии при решении задачи анализа состояния сложных технических систем, например, предметной области нефтедобывающих систем, данные с которых поступают в реальном времени. Основным направлением работы сервиса является обработка текстовой информации для формирования OWL-онтологии – формальной описательной модели, позволяющей семантически структурировать и формализовать информацию. В статье представлены основные принципы функционирования данного сервиса. В процессе работы программный сервис выполняет предобработку текстовых данных, включающую этапы токенизации, удаления стоп-слов, лемматизации и выделения ключевых терминов. Эти операции необходимы для повышения качества и целостности данных перед последующим анализом. Главным этапом работы сервиса является извлечение ключевых слов и терминов из текстов с использованием алгоритмов машинного обучения и статистических методов. Сервис группирует тексты по сходству и формирует кластеры. Этот этап позволяет выявить скрытую структуру в текстовых данных и выделить общие тематики или концепции. Результаты экспериментов, описанные в статье, подтверждают возможность эффективного использования программного сервиса для формирования онтологических структур, демонстрируют способность сервиса классифицировать и группировать текстовые данные, что является важным шагом в процессе создания семантических моделей сложных технических систем. Также в статье проводится сравнительное исследование трех различных концепций извлечения ключевых слов и терминов: статистических методов извлечения ключевых слов, кластеризации и тематического моделирования. Оценивается эффективность каждого метода на основе точности извлечения ключевых терминов, их связанности и понятности. Результаты исследования позволяют сделать вывод о преимуществах и недостатках каждого подхода и определить наиболее продуктивный метод для конкретных задач построения онтологий в информационных системах.

10. 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: 2614
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.

| 1 | 2 | 3 | Следующая → ►