Научный архив: статьи

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 состоянии 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.

Разработан алгоритм классификации и слежения за объектом. Алгоритм основан на использовании нейронной сети YOLOv5 для высокоточной классификации объектов в реальном времени. Разработана программная реализация алгоритма на базе языка программирования Python и библиотеки OpenCV. В ходе исследования была проведена отладка программы и оптимизация ее работы для повышения производительности и точности системы. Оценка технического решения показала, что разработанная система значительно улучшает точность и скорость обработки данных на конвейерной линии, а также обеспечивает адаптивность к изменениям в производственном процессе.

Динамичное развитие информационных технологий, и в частности, технологий искусственного интеллекта обуславливает растущую актуальность исследования возможностей их внедрения при создании перспективных образцов вооружения и военной техники. Проанализированы сущностные определения термина «искусственный интеллект». Рассмотрены типовые подходы к повышению эффективности применения вооружения и военной техники, на примере военной автомобильной техники, за счет внедрения современных технологий искусственного интеллекта. С использованием экспертных оценок сформулирован перечень основных функций ассистента водителя, при реализации которых целесообразно применение алгоритмов искусственного интеллекта.

Внедрение новых федеральных государственных образовательных стандартов в систему школьного образования определяет новые требования к учащемуся, который становится активным субъектом своей жизнедеятельности. В современной науке изучение феномена субъекта образования базируется на личностных качествах индивида. Таким качеством в данной статье будет выступать субъектность. В связи с этим возникает потребность в определении уровня сформированности субъектности учащихся в процессе обучения в школе. Отметим, что субъектность как главное качество индивида включает совокупность свойств (мотивированность, ответственность, самоконтроль и др.), необходимых для развития полноценной личности. Необходимо отметить, что субъектность как обязательное условие развития школьника не может быть навязана извне, она формируется постепенно. Субъектность начинает формироваться под внешними воздействиями, которые вместе с тем не являются определяющими. Внешние воздействия - специально организованная деятельность педагога, работающего с учениками, через преобразованное содержание учебного материала. В нем учитель и ученик выполняют равноправные роли субъектов в процессе обучения. Следовательно, субъектность - это личностное свойство человека, раскрывающее сущность человеческого способа бытия. Субъектность заключается в осознанном и деятельном отношении к миру и определения себя в нем как личности.

Рассмотрена задача поиска и распознавания текстовой информации на скан-копиях документов. Описаны схема и программная реализация алгоритмов оценки ориентации, поиска и распознавания текста на изображениях. Предложены схема работы с различными видами документов и форма отображения результата.

Исследование и описание свойств алгоритмов крайне важно для их эффективной реализации на различных типах целевых программно-аппаратных платформ. Этой актуальной задаче посвящен проект создания Открытой энциклопедии свойств алгоритмов AlgoWiki, начатый в Московском государственном университете имени М.В. Ломоносова в 2014 году. В рамках проекта была предложена единая универсальная схема описания свойств алгоритмов, в которой особое внимание уделялось свойствам, связанным с параллелизмом. Множество описанных по данной схеме алгоритмов послужило основой описания структуры предметной области в рамках иерархической схемы «Задача-Метод-Алгоритм-Реализация». Однако для дальнейшего развития проекта AlgoWiki потребовалось выделить реализации алгоритмов, ранее включенные в описания свойств алгоритмов, в отдельную сущность. В данной статье изложена схема описания свойств реализаций алгоритмов, также как и модификация изначальной схемы описания свойств самих алгоритмов. Преобразование описаний в энциклопедии AlgoWiki по данной схеме было выполнено для всех страниц проекта, и оно позволяет как более качественно описывать свойства реализаций алгоритмов, так и интегрировать проект энциклопедии AlgoWiki с проектом Algo500, реализующим масштабируемую цифровую платформу для совместного анализа свойств алгоритмов и компьютерных архитектур.

Исследуется модель деформации под действием высокой температуры в конструкции из двутавровых балок со случайным внешним воздействием, в ее основе лежат стохастические уравнения Хоффа на геометрическом графе с начально-конечным условием. В статье приводится описание алгоритма численного исследования рассматриваемой модели, в основе которого лежит метод Галеркина. Представленный алгоритм предусматривает получение численного решения в случае вырожденности, так и невырожденности уравнений. Основными теоретическими результатами, позволившими провести данное численное исследование, являются методы теории вырожденных групп операторов и теории уравнений соболевского типа. Алгоритмы представлены схемами, позволяющими построить на их основе блок-схемы программ для проведения вычислительных экспериментов. Кроме того, численное исследование стохастической модели предполагает в дальнейшем получение и обработку результатов экспериментов при различных значениях случайной величины, в том числе, относящихся к редким событиям.

В статье рассматриваются вопросы применения систем базисных сплайнов для аппроксимации функций и экспериментальных зависимостей. Предложены алгоритмы для определения параметров сплайнов. Для систем, функционирующих в реальном масштабе времени следует использовать «точечные» формулы. Особенность этих формул заключается в независимости значения аппроксимирующего сплайна на данном участке от значений. Приведены также оценки погрешностей приближения кубическими базисными сплайнами и классическими кубическими полиномами Ньютона.

В работе проводится анализ существующих исследований по созданию интеллектуальных систем управления с ассоциативной памятью. Извлечение информации из ассоциативной памяти тесно связано с кластеризацией данных, что повышает способность системы обрабатывать и использовать большие объемы данных. Применяемые методы определения оптимального числа кластеров не учитывают последующую длительность, необходимую для поиска управления в кластеризованных данных из ассоциативной памяти. Целью исследования является разработка метода, критерия и алгоритма оптимизации функционирования интеллектуальной системы управления с ассоциативной памятью. Метод основан на поиске управления сначала среди центров кластеров, а затем внутри содержимого ближайшего к входным данным кластера. Критерий позволяет выбрать количество кластеров с точки зрения оценки максимальной длительности поиска управления в ассоциативной памяти для различных входных данных. Алгоритм сокращает количество итераций, необходимых для нахождения количества кластеров. Эффективность предложенного метода, критерия и алгоритма подтверждается результатами вычислительного эксперимента. Анализ полученных результатов показывает, что использование разработанных решений позволяет существенно сократить длительность поиска управления в ассоциативной памяти, повышая, в конечном итоге, эффективность функционирования интеллектуальной системы.

Статья рассматривает использование цифрового двойника в химии, представляющего собой виртуальное отображение реальной химической системы, а также методику его создания и применения. Проиллюстрирована сложность моделирования молекулярных систем и обоснована необходимость автоматизации этого процесса. Проведен анализ процесса возникновения молекулярных связей, и на его основе разработаны критерии составления продукционных правил, применяемых при моделировании сложных молекулярных систем. Показаны специфика составления и добавления продукционных правил в базу данных, а также особенности их использования в процессе моделирования. Кроме того, описаны программные алгоритмы формирования модели сложной молекулярной системы. Выполнена оценка эффективности автоматизированной системы в сравнении с ручной обработкой данных. Полученные результаты могут быть использованы специалистами в области химии, биологии и др.

Развитие интеллектуальных систем сделало популярным одно из современных направлений неклассической эстетики: алгоритмическую эстетику. Алгоритмизация приводит к формированию новых ценностей в алгоритмической культуре. Математические измерения, заложенные в алгоритмы, пытаются найти индивидуальные особенности эстетических ценностей человека. Алгоритмы, созданные для конкретных индивидуальных задач, собирают большое количество данных и выводят общезначимые ценности, которые начинают формировать контент, например сериалы, музыку, образовательные курсы. Отличие влияния алгоритмов на культуру от общечеловеческой предзаданности в том, что они не обладают ограниченностью. Такие программные алгоритмы воспринимаются уже объективно и обладают своей эстетической ценностью. В статье исследуется то, как в алгоритмической эстетике происходит трансформация эстетических ценностей. Такие ценности имеют алгоритмический характер и связаны не только с художественными ценностями, но также создают новые эстетические
ценности. В алгоритмической эстетике можно выделить следующие эстетические ценности: красота (соразмерность, целостность и гармония), эстетизация цифрового кода, галлюцинация в цифровом коде, самодизайн, аффект, алгоритмическая интерактивность, алгоритмическое зрелище. Такое преобразование также связано с переходом от эмоциональной оценки прекрасного к интеллектуальной алгоритмической интерактивности и зрелищности.

Исследуется задача выразимости всех функций x1(t), x2(t), … , xn(t), входящих в заданную однородную систему линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами x′(t) = A·x(t), в виде линейных комбинаций производных только одной неизвестной функции xк(t), входящей в эту систему. Найден простой критерий выразимости всех функций системы x′(t) = A·x(t) в виде линейных комбинаций производных xк(t) и доказана его корректность. На основе доказанного критерия разработан соответствующий алгоритм и обоснована его корректность.