Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 2 за 2025 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

1. 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: 2712
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.

2. Автоматизированное составление оперативных планов для механообрабатывающих подразделений мелкосерийного машиностроения [№2 за 2025 год]
Авторы: Бурдо Г.Б., Семенов Н.А.
Просмотров: 1662
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.

3. 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: 1992
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.

4. Гибкие (anytime) алгоритмы поиска решений для интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени (на примере задачи классификации образов) [№2 за 2025 год]
Авторы: Еремеев А.П., Башкова С.М.
Просмотров: 3539
Актуальной задачей при разработке методов и инструментальных программных средств конструирования современных и перспективных интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени, функционирующих в условиях достаточно жестких временных ограничений, является разработка так называемых гибких (anytime) алгоритмов поиска решений. Данные алгоритмы способны с некоторого момента времени выдавать приемлемое решение, постепенно улучшая его вплоть до получения оптимального решения, при соответствующем увеличении компьютерных ресурсов (как правило, времени). Целями данной работы являются исследование и разработка гибких алгоритмов поиска решений для применения их в интеллектуальных системах поддержки принятия решений реального времени при достаточно жестких ограничениях на время реагирования при возникновении проблемных (аварийных, нештатных и т.п.) ситуаций. Рассматриваются алгоритмы на основе нейросетевого подхода на примере решения задачи классификации образов (изображений). Дается сравнительный анализ нейронных сетей, использующих так называемый метод раннего выхода для решения такой задачи, и предлагается оригинальная anytime-модификация нейросети, позволяющая получить более раннее решение по классификации образов (изображений), чем при применении классического подхода, что актуально для систем реального времени. Описываются программная реализация, выполненная с применением фреймворков Tensorflow и Keras языка программирования Python, и результаты компьютерного моделирования, подтверждающие перспективность предложенного подхода. Исследования и разработки выполняются в рамках создания базовых инструментальных средств построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени для помощи оперативно-диспетчерскому персоналу (лицам, принимающим решения) при управлении, мониторинге и диагностике сложных технических и организационных систем, а также при распознавании и классификации проблемных ситуаций.

5. Декомпозиция расчетной сетки с помощью генетического алгоритма [№2 за 2025 год]
Автор: Рыбаков А.А
Просмотров: 2374
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.

6. Динамическая верификация промышленных средств защиты информации на основе формальных моделей управления доступом [№2 за 2025 год]
Авторы: Петренко А.К., Ефремов Д.В., Корныхин Е.В., Кулямин В.В., Семенов В.А.
Просмотров: 1866
Работа посвящена методике верификации средств защиты информации (СЗИ) на соответствие формальным моде-лям безопасности. Поддержка такой верификации требуется современными стандартами разработки ПО с высоким уровнем доверия, а именно стандартами группы «Защита информации. Формальная модель управления доступом» и проектом стандарта «Защита информации. Системы с конструктивной информационной безопасностью. Методология разработки». В статье уточняется, что СЗИ – это механизм реализации требований информационной безопасности в программных системах. Обеспечение корректности и надежности его функционирования в рамках базовых программных систем промышленного уровня, таких как операционные системы или СУБД, является самостоятельной и достаточно сложной задачей. Отмечается, что при проектировании подобных систем основные свойства СЗИ должны быть заранее продуманы и точно описаны. Создавать и эффективно использовать строгие описания требований к СЗИ позволяют формальные методы разработки и верификации программ, но в классическом виде эти методы не удается масштабировать для таких крупных и сложных систем, как операционные системы или СУБД. Для верификации промышленной СЗИ предлагается использовать технику динамической верификации, в ходе которой сопоставляются трассы выполнения верифицируемой СЗИ и ее формальной модели. Поскольку мо-дель и ее реализация описаны на разных уровнях абстракции, сопоставление опирается на неклассическое отношение уточнения. Данное уточнение реализовано в виде специального медиатора, строящего последовательность событий в модели по набору событий в самой верифицируемой системе. В статье приводится алгоритм проверки полученной трассы событий на корректность в рамках формальной модели СЗИ.

7. Использование технологий искусственных нейронных сетей для построения персонализированных интерфейсов мобильных приложений [№2 за 2025 год]
Автор: Тагирова Л.Ф
Просмотров: 2464
Работа посвящена автоматизации информационных процессов формирования персонализированных интерфейсов мобильных приложений на примере обучающих систем. Предложен алгоритм адаптации значений компонентов интерфейса на основе применения технологий искусственных нейронных сетей. Предметом исследования являются математические методы, алгоритмы, программное обеспечение для персонализации интерфейсов мобильных приложений обучающих систем. В качестве инструмента для подбора значений компонентов интерфейса использована искусственная нейронная сеть, входными данными при работе которой являются отличительные особенности пользователей и технические характеристики мобильного устройства, выходными – значения компонентов интерфейса. Основным результатом исследования стал двухэтапный алгоритм адаптации интерфейса мобильного приложения, реализация которого нашла отражение в разработанном мобильном приложении обучающей системы. Проведенное исследование имеет практическую значимость, поскольку внедрение разработанного мобильного приложения позволит обеспечить комфортное взаимодействие между обучающимся и приложением, что будет способствовать повышению эффективности подготовки студентов.

8. Метод дистилляции знаний для языковых моделей на основе выборочного вмешательства в обучение [№2 за 2025 год]
Авторы: Татарникова Т.М., Мокрецов Н.С.
Просмотров: 1360
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.

9. Моделирование и визуальный анализ вихревых течений в вычислительной гидродинамике [№2 за 2025 год]
Автор: Горячев В.Д.
Просмотров: 3507
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.

10. Модификация аргументационного алгоритма в задачах классификации [№2 за 2025 год]
Авторы: Николаев А.А., Благосклонов Н.А., Кобринский Б.А.
Просмотров: 2358
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.

| 1 | 2 | 3 | Следующая → ►