ИССЛЕДОВАНИЕ СИНАПТИЧЕСКОЙ ПЛАСТИЧНОСТИ МЕМРИСТИВНЫХ CROSS-POINT СТРУКТУР ДЛЯ НЕЙРОМОРФНЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Показаны результаты многоуровневого резистивного переключения и синаптической пластичности нейроноподобного мемристивного cross-point на основе нанокристаллической пленки оксида цинка. Показано, что при изменении амплитуды и длительности входных импульсов мемристивный cross-point демонстрирует 6 резистивных состояний с сопротивлением от 4,27×105 Ом до 8,34×107 Ом. Показано, что энергия переключения некоторых синаптических уровней составляет единицы пикоджоулей, что перспективно для создания компактных маломощных нейроморфных систем. Так, показано, что нанокристаллические пленки ZnO обладают синаптической пластичностью, т.е. при приложении импульсов напряжения различной амплитуды и длительности могут переключаться в широком диапазоне синаптических уровней. Изготовленный мемристивный cross-point демонстрируют парно-импульсную потенциацию PPF при tp от 1 мс до 10 мс и парно-импульсную депрессию PPD при tp от 50 мс до 100 мс. Анализ полученных экспериментальных результатов исследования PPF и PPD показал, что увеличение количества импульсов с 10 до 90 приводит к увеличению постсинаптического тока EPSC от 32 мкА до 73 мкА для tp = 1 мс, от 31 мкА до 59 мкА для tp = 5 мс, от 31 мкА до 48 мкА для tp = 10 мс, а также уменьшению EPSC от 30 мкА до 25 мкА для tp = 50 мс, от 30 мкА до 17 мкА для tp = 70 мс, от 30 мкА до 5 мкА для tp = 100 мс. Из полученных результатов следует, что чем короче интервал между импульсами, тем выше индекс PPF, поэтому можно сделать вывод, что изготовленная мемристивный cross-point на основе нанокристаллических пленок ZnO имитирует кратковременную пластичность биологического синапса, в котором пластичность PPF и PPD определяется концентрацией ионов Ca+ и который играет ключевую роль во многих биологических функциях мозга, таких как локализация источника звука, распознавание образов, ассоциативное обучение, фильтрация ненужной информации. Полученные результаты могут быть использованы для аппаратной реализации нейронных сетей, нейроморфных структур робототехнических комплексов, протезов и систем искусственного интеллекта
ФОРМИРОВАНИЕ КОГЕРЕНТНОГО ОПТИЧЕСКОГО ИЗЛУЧЕНИЯ С МОДУЛЯЦИЕЙ КВАДРАТУРНЫМ ФАЗОМАНИПУЛИРОВАННЫМ РАДИОСИГНАЛОМ
Применение широкополосного оптического усиления, волнового мультиплексирования, компенсации дисперсии оптического излучения, дифференциальной фазовой манипуляции позволяет обеспечить передачу данных со скоростью до 40 Гбит/с. Перспектива дальнейшего увеличения скорости передачи данных до 100 Гбит/с связана с применением многоуровневого формата модуляции радиосигналов на нескольких поднесущих частотах, модуляции излучения одного оптического квантового генератора радиосигналами на нескольких поднесущих частотах, балансного гомодинного детектирования когерентного оптического излучения и цифровой обработки радиосигналов. Символьная передача посредством квадратурной фазовой манипуляции (QPSK) обеспечивает высокую скорость передачи данных. Известны исследования, где обосновано применение алгоритма генерации когерентного оптического излучения с одной боковой полосой с модуляцией радиосигналом на поднесущей частоте с квадратурной фазовой манипуляцией. За счёт аппаратурных нестабильностей возможно возникновение амплитудных и фазовых погрешностей, которые приводят к разбалансу квадратур. Эти неточности вызывают дополнительные ошибки при демодуляции принимаемого сигнала, которые могут значительно ухудшить помехоустойчивость приёма. Целью настоящего исследования является анализ процесса формирования однополосного оптического излучения, модулированного радиосигналом на поднесущей частоте с квадратурной фазовой манипуляцией с помощью двух параллельно включённых интерферометров Маха-Цендера. Отличительная особенность состоит в том, что математические соотношения позволяют в дальнейшем оценить влияние на качество приёма амплитудных и фазовых погрешностей формирования квадратурных колебаний (разбаланса квадратур).
ФОРМИРОВАНИЕ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ РЕКУРСИВНОГО ФИЛЬТРА НИЖНИХ ЧАСТОТ С КОНЕЧНОЙ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКОЙ В ВИДЕ СУММЫ КВАЗИГАРМОНИК УСЕЧЕННОГО РЯДА ФУРЬЕ
Задача сокращения количества арифметических операций в алгоритмах цифровой фильтрации является актуальной, поскольку это напрямую влияет на энергопотребление, быстродействие и аппаратные затраты. В условиях жестких требований к энергопотреблению мобильных и встраиваемых устройств сокращение операций умножения и сложения становится важным фактором проектирования. В статье рассмотрена методика реализации рекурсивного фильтра с конечной импульсной характеристикой (КИХ) в виде усеченной функции sinc, сглаженной окном (весовой функцией), которая представляет собой сумму квазигармонических функций. Квазигармонические функции с разными частотами представляют собой полиномы степени . За основу взят полином второй степени и предложен численный метод повышения степени полинома для улучшения точности аппроксимации. Анализ точности аппроксимации показал, что при использовании полиномов 4-ой и 6-ой степени достигается погрешность аппроксимации менее 1%. Коэффициенты нерекурсивной части фильтра вычисляются через нахождение обратных конечных разностей исходной КИХ. Коэффициентами являются целые числа, значения которых зависят от числа отсчетов (длины) полупериода квазисинусной функции, что упрощает реализацию подобного РКИХ-фильтра на базе программируемой логической интегральной схемы (ПЛИС). Результаты численного анализа конечных разностей для каждой квазисинусоиды показали, что при использовании квадратичной аппроксимации требуется всего 16 отсчетов, однако при этом будет относительно высокий уровень боковых лепестков (–30 дБ). Переход к аппроксимации 4-го порядка увеличивает количество ненулевых коэффициентов до 20-ти и приводит к существенному (на 13 дБ) уменьшению уровня частотной характеристики в полосе заграждения, который достигает -43 дБ
АНАЛИЗ ДОСТОВЕРНОСТИ ОЦЕНКИ ПРИОРИТЕТОВ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ТРЕНДОВ В УСЛОВИЯХ СВЯЗНОСТИ КРИТЕРИЕВ И ТЕХНОЛОГИЙ
В настоящее время значительное внимание в развитых зарубежных странах уделяется вопросам развития и использования в военной сфере концепции сетецентрического управления (СЦУ). Концепция определяет архитектуру системы проведения операций в виде взаимоувязанных в единую систему трёх видов сетевых структур: разведки и наблюдения, информационно-управляющей, средств поражения. Анализ показывает, что существенную роль в сетевой структуре разведки и наблюдения (называемой также сенсорной решеткой) играют радиолокационные системы и комплексы (РЛК). Отмечается, что в настоящее время значительные усилия предпринимаются в целях разработки качественно нового поколения РЛС на базе исследований по созданию новых технологий в таких областях, как наноэлектроника, микро- и наноэлектромеханическая техника (MEMS/NEMS), наносистемы, функциональные материалы и наноматериалы, построение больших информационных коммуникационных сетей. В этой связи вопросы прогнозирования направлений развития новых технологий создания перспективных радиолокационных систем и комплексов военного назначения приобретают существенный интерес. Рассматриваются вопросы повышения достоверности оценок при анализе технологических трендов и технологий на примере развития радиолокационных комплексов (РЛК) для систем СЦУ. В работе предложена процедура формирования иерархической системы критериев, проведен пoэтапный анализ векторов приоритетов на примере создания и развития технологических трендов и технологий радиолокационной составляющей сенсорной решетки СЦУ. Было показано, что наличие взаимосвязей критериев и обратных связей в анализируемых технологических трендах приводит к существенным ошибкам: в определении значений векторов приоритетов и построении дорожных карт создания радиолокационной составляющей сенсорной решетки СЦУ. В результате установлено, что для повышения достоверности прогнозирования необходимо проводить оценку приоритетов в общей схеме развития технологических трендов и технологий на основе метода аналитических сетей
СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К МОНИТОРИНГУ И ПРОГНОЗИРОВАНИЮ ПРИРОДНЫХ ПОЖАРОВ: ОБЗОР И КОНЦЕПЦИЯ АВТОНОМНОЙ СИСТЕМЫ НА БАЗЕ БПЛА
Природные пожары ежегодно наносят серьёзный урон экосистемам, экономике и безопасности населения, а своевременное обнаружение возгораний и прогнозирование их развития повышает оперативность реагирования на угрозу и позволяет оптимально распределять ресурсы при ликвидации чрезвычайных ситуаций (ЧС). Существующие методы мониторинга ограничены скоростью обнаружения очагов возгорания и оперативностью их дальнейшего распростанения, что снижает эффективность действий спасательных служб. Для решения данной проблемы могут использоваться гетерогенные источники данных, включая беспилотные летательные аппараты (БПЛА), распределённые датчиковые сети, мобильные комплексы полевого наблюдения, наземные тепловизионные станции и т.д., которые могут способствовать проведению более точного анализа текущей обстановки и повышению достоверности прогнозных моделей распространения пожаров. Целью исследования стала разработка концепции автоматизированного подхода к мониторингу и прогнозированию природных пожаров на основе беспилотных летательных аппаратов. Мы считаем, что такой подход сумеет повысить оперативность обнаружения очагов возгорания и точность прогнозирования их распространения. Задачи включают анализ существующих методов мониторинга, формирование концепции системы, интегрирующей многоспектральную съёмку, оптимизированную передачу данных, автоматическую сегментацию и прогнозирование на основе машинного обучения, а также обеспечивающей взаимодействие оператора и специалистов по оповещению. В работе использовались методы сбора, анализа и передачи данных с БПЛА, обработка многоспектральных изображений, машинное обучение и нейронные сети для детекции очагов возгорания, алгоритмы сегментации изображений и имитационное моделирование для прогнозирования распространения огня, визуализация данных для поддержки принятия решений оператором и администратором, логирование и анализ результатов для обучения моделей, программная инженерия и технологии человеко-машинного взаимодействия. Система сократит время обнаружения и прогнозирования пожаров, предоставит возможность оператору запускать несколько дронов одновременно и автоматизирует обработку получаемых с них данных. Автоматизация процессов позволит сократить время реакции на ЧС и численность персонала, улучшить распределение ресурсов, повысить точность прогнозов и своевременность информирования экстренных служб. Это поможет снизить ущерб от природных пожаров и повысить безопасность населения и экосистем. Несмотря на существующие успехи, достигнутые в решении этой задачи, комплексная система, концепция которой описывается в данной статье, пока не существует в полной мере ни в России и странах СНГ, ни в западных и азиатских странах. Хотя отдельные компоненты, такие как БПЛА для мониторинга и искусственный интеллект (ИИ) для анализа данных, уже активно используются, интегрированного решения, которое бы объединяло все элементы (управление дронами, прогнозирование распространения огня в режиме, приближенном к реальному времени, передача данных и взаимодействие с экстренными службами), на данный момент нет. Эта концепция представляет собой новый подход, который может стать прорывной технологией для борьбы с природными катастрофами
МЕТОДИКА КУСОЧНОЙ АППРОКСИМАЦИИ СТАТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ГИДРОЛИТОСФЕРНЫХ ПРОЦЕССОВ ГЛУБОКОГО ЗАЛЕГАНИЯ
Рассматривается задача описания статических характеристик гидролитосферных процессов в глубокозалегающих водоносных горизонтах на примере Ессентукского месторождения минеральных подземных вод, относящегося к IV категории сложности по действующей классификации. Показано, что классические методы аппроксимации распределённых звеньев, широко применяемые при исследовании и проектировании систем управления для верхних водоносных горизонтов глубиной 50–400 м, оказываются непригодными для условий глубокого залегания. Это связано с высокой газонасыщенностью вод, выраженной структурной неоднородностью коллекторов, сложной и нередко нелинейной гидравлической связью между эксплуатационными и наблюдательными скважинами, а также пространственно-временной изменчивостью гидрохимических параметров. Предложена модифицированная методика кусочной аппроксимации статических характеристик гидролитосферных процессов, основанная на раздельном определении параметров аппроксимирующих звеньев на отдельных интервалах расстояний между скважинами по результатам опытно-фильтрационных работ. Методика апробирована для Сеноман–Маастрихтского водоносного горизонта Новоблагодарненского участка Ессентукского месторождения, для которого рассчитаны коэффициенты гидравлического взаимодействия скважин и построены статические передаточные функции для различных пространственных интервалов с учётом реальных геолого-фильтрационных условий. Показано, что использование кусочной аппроксимации обеспечивает более согласованное с экспериментальными данными описание статических характеристик по сравнению с однородными моделями и позволяет учитывать пространственную изменчивость фильтрационных свойств среды. Полученные результаты формируют методическую основу для прогнозирования гидродинамических и газогидрохимических изменений, оценки устойчивости эксплуатационных режимов, а также для разработки и синтеза систем управления дебитами глубоких скважин минеральных подземных вод. Практическая значимость работы заключается в возможности применения предложенной методики при обосновании параметров опытно-промышленной эксплуатации, корректировке проектных решений, интерпретации данных режимных наблюдений и опытно-фильтрационных работ, а также при формировании научно обоснованных рекомендаций по управлению водоотбором, снижению техногенных возмущений и сохранению устойчивости гидролитосферных систем в условиях интенсивного освоения месторождений
МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ СПЛАЙНОВЫХ ПРИБЛИЖЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ОГРАНИЧЕННОСТИ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ
Математическое моделирование широко применяется в различных сферах деятельности, однако в случаях, когда имеющейся численной информации недостаточно для получения полного представления об объекте, построение математической модели затруднено или может привести к заведомо недостоверному результату. Существуют подходы к решению задач моделирования в условиях недостатка данных, при этом для получения необходимого результата может возникнуть необходимость использования методов, имеющих сложную математическую структуру. В связи с этим актуальной является задача адаптации математических методов к условиям недостатка данных. В данной работе рассмотрено решение задачи интерполяции с использованием сплайн-функций – одного из наиболее широко используемых методов как в математической теории, так и в прикладной математике. Разработана методика, позволяющая адаптировать сплайновые методы к условиям недостатка исходных числовых данных; применение этой методики к построению модели образующей цилиндра с эллиптическими днищами обеспечило гладкую стыковку фрагментов и отсутствие перегибов. Выполнение требований точности и гладкости модели было достигнуто за счёт последовательного уточнения числовых данных посредством введения в модель дополнительных узлов интерполяции и корректировки их расположения. В результате построения и анализа модели установлено, что сплайновые методы могут быть применены к решению задач интерполяции практически любой сложности. При этом наличие аналитического обоснования каждого шага процесса моделирования позволяет полностью автоматизировать вычисления. Рассматриваемая в статье задача связана с изготовлением изделий на станках с числовым программным управлением. Однако в силу своей универсальности данная методика может быть применена на практике к решению задач в различных отраслях деятельности. Практическая ценность разработанной методики состоит в возможности её применения ко многим задачам, имеющим прикладную направленность, а её включение в состав современных систем проектирования и пакетов прикладных программ позволит расширить их функциональность за счёт предоставления пользователю возможности введения дополнительных ограничений, накладываемых на модель исходя из практической точки зрения, что может обеспечить высокую степень гибкости реализации
ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИМЕНИМОСТИ МУЛЬТИМОДЕЛЬНЫХ ХРАНИЛИЩ ДАННЫХ В ИГРОВОЙ ИНДУСТРИИ
Проводится исследование целесообразности и эффективности применения мультимодельных баз данных для хранения и обработки данных в игровой индустрии. Современные игровые проекты характеризуются высокой сложностью и разнородностью данных: от строго структурированной информации об игроках, предметах и квестах до слабоструктурированных и сильносвязанных данных, таких как системы рецептов, диалоговые деревья, отношения между кланами и внутриигровые энциклопедии. Существующие подходы, основанные на реляционных или одномодельных NoSQL-хранилищах, часто не обеспечивают необходимой гибкости, производительности и удобства разработки для таких комплексных сценариев. Целью исследования является проектирование и сравнительный анализ производительности мультимодельного решения в контексте типовых игровых механик. Авторами разработана структура мультимодельного хранилища на базе СУБД ArangoDB, которая интегрирует документную, графовую и ключ-значение модели данных. Архитектура решения охватывает ключевые компоненты RPG-игр: управление игроками и инвентарём, систему квестов, диалогов, рецептов крафта, таблиц добычи, клановых взаимоотношений, а также полнотекстовый поиск по внутриигровой энциклопедии с использованием ArangoSearch. Экспериментальная часть включает подробное сравнение производительности разработанного мультимодельного хранилища с реляционной СУБД PostgreSQL и документной MongoDB на реалистичных наборах данных и запросах. Результаты демонстрируют значительное преимущество мультимодельного подхода при выполнении операций, требующих обхода сложных связей: например, поиск враждебных игроков через граф клановых отношений в ArangoDB выполняется в среднем в 11 раз быстрее, чем аналогичный JOIN-запрос в PostgreSQL. В то же время, для сценариев с частыми модификациями линейно организованных данных (например, обновление статуса квестов) мультимодельное хранилище показывает несколько более низкую производительность по сравнению с реляционной моделью, что однако является допустимым в контексте общей архитектуры игрового проекта. Исследование подтверждает, что мультимодельные СУБД, в частности ArangoDB, представляют собой перспективное решение для игровой индустрии, позволяя в рамках единой платформы эффективно комбинировать различные модели данных, упрощать разработку и достигать высокой производительности на сложносвязанных данных, что является критически важным для современных многопользовательских игр
ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРИМЕНЕНИЯ ФОТОННЫХ И КВАНТОВЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ РАСЧЕТА ТОЧНЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ЗНАЧЕНИЙ СТАТИСТИК КОНЕЧНЫХ ДИСКРЕТНЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ
Проведено исследование возможности применения фотонных и квантовых вычислительных технологий для расчета точных распределений вероятностей значений статистик дискретных последовательностей в предположении о наличии работающих технических образцов вычислительных систем и создания требуемых квантовых алгоритмов. Оценка производительности вычислительных систем на базе фотонных вычислительных технологий базируется на материалах НЦФМ РАН г. Саров. Оценка производительности квантовой вычислительной системы проведена методом сравнения времени решения задачи отбора проб бозонов из заданного распределения на вычислительной системе с известной производительностью и времени её выполнения на квантовой вычислительной системе. Для оценки возможности применения фотонных и квантовых вычислительных технологий к расчету точных распределений рассмотрены современные методы их вычисления, основанные на решении уравнения кратности типов и системы линейных уравнений в неотрицательных целых числах. Приводятся аналитические выражения, определяющие вычислительную сложность этих методов. Проведено определения значений границ параметров точных распределений доступных для вычисления с помощью применения фотонных и квантовых вычислительных технологий. Приводится сравнение полученных результатов с результатами применения многопроцессорных вычислительных технологий для расчета точных распределений различными методами. Проведен анализ возможностей применения фотонных и квантовых вычислительных технологий для расчета точных распределений методом сравнения количества пар параметров возможных к расчету точных распределений с общим числом параметров распределений, входящих в область Р. Фишера, определяющую пятикратное превосходство объема выборки над мощностью алфавита. Анализ данных о числе параметров выборок показывает, что при увеличении производительности используемых вычислительных технологий происходит рост возможностей по расчету точных распределений, но даже при использовании самых производительных из них квантовых технологий он не превосходит десятой доли от общего количества точных распределений, необходимых для расчета при проведения статистического анализа дискретных последовательностей в алфавитах мощности до 256 знаков.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНВАРИАНТОВ НЕЧЕТКОГО ГРАФА ДЛЯ АНАЛИЗА УСТОЙЧИВОСТИ СЛОЖНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ
Рассматриваются вопросы оценки устойчивости транспортно-логистических систем (ТЛС) в условиях неопределенности, которые играют ключевую роль в обеспечении эффективного функционирования цепей поставок. Устойчивость систем анализируется в контексте их способности адаптироваться к внешним и внутренним воздействиям, таким как экономические колебания, изменение спроса, стихийные бедствия и технологические сбои. В данной статье предлагается использовать инварианты нечетких множеств, а именно нечеткое доминирующее множество, для оценки и анализа устойчивости транспортно-логистических систем в условиях неопределенности. Показано, что нечеткое доминирующее множество позволяет решать задачу размещения распределительных узлов в транспортно-логистической системе. Приведены примеры нахождения нечетких доминирующих множеств для нечетких и нечетких темпоральных графов как моделей транспортно-логистической системы. Нечеткие темпоральные графы также позволяют проводить более адекватное моделирование и анализ систем в случаях, когда параметр времени является одним из важных факторов. Практическая значимость исследования заключается в возможности проектирования более надежных и адаптивных ТЛС, способных эффективно функционировать в условиях неопределенности. Результаты могут быть использованы для оптимизации логистических процессов, снижения затрат и повышения устойчивости цепочек поставок. Полученные выводы также открывают перспективы для дальнейших исследований в области интеграции методов искусственного интеллекта и анализа больших данных в управлении транспортными системами. Дальнейшие исследования предлагается направить на интеграцию методов оптимизации потоков с учетом временных факторов и разработку цифровых двойников ТЛС
ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ЗАЩИЩЕННОЙ ОТ ЗАРАЖЕНИЯ ВИРУСАМИ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ SIR-МОДЕЛИ
Представлен анализ детерминированных моделей распространения эпидемии компьютерных вирусов (SIR-модели) и их классификация. Выделены основные направления исследований данных моделей. Приведен анализ существующих стохастических моделей на основе SIR-модели и их разнообразие. Предлагается метод построения стохастической SIR-модели на основе классической SIR-модели в виде системы стохастических дифференциальных уравнений Ито с винеровским процессом. Особенностью предложенного метода является сохранение инвариантов, один из которых присутствует в классической модели, а второй связан с постановкой задачи информационной безопасности. Показана возможность построения стохастической и детерминированной модели информационной системы, защищенной с вероятностью 1 от заражения компьютерными вирусами: стохастическая, инфицирование которой вирусами происходит непрерывно, и детерминированная, в которой вирус находится в информационной системе. Математическая стохастическая модель информационной системы, защищенной от эпидемии компьютерных вирусов, строится как система стохастических дифференциальных уравнений, первыми интегралами которой являются инварианты, сохраняющиеся с вероятностью 1. В качестве показателя защищенности системы рассматривается некоторое функциональное соотношение между переменными модели, сохраняющие постоянное значение. Внесение в модель компенсатора (программное управлением с вероятностью 1 (PCP1)), позволяет сохранять с вероятностью 1 заданный показатель защищенности, описанный с помощью переменных модели. Аналогичным образом, на основе предложенного алгоритма, строится детерминированная модель информационной системы, защищенной от заражения компьютерными вирусами. В построенную модель вводится управление, подобное программному управлению с вероятностью 1, которое позволит сохранять значение инвариантов. Особенность предлагаемых моделей состоит в том, что в модели сохраняются инварианты, связанные со свойствами, которые обеспечивают защищенность информационной системы. Исследование поведения построенных моделей проводится с использованием численного моделирования в среде MathCad. По результатам исследований сделаны выводы о возможности применения предложенного метода при построении стохастических моделей на основе других моделей распространения эпидемии, а также для моделей защиты информационной системы от распространения эпидемии компьютерных вирусов
МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, ОСНОВАННЫЙ НА КОГНИТИВНОМ НЕЧЕТКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ И РЕГРЕССИОННОМ АНАЛИЗЕ
Актуальность исследования определяется низкой эффективностью традиционных методов прогнозирования временных рядов в условиях высокой неопределённости и ограниченного объёма данных, характерных для слабо формализованных систем. Цель работы заключается в разработке и обосновании метода прогнозирования временных рядов на основе гибридного подхода, объединяющего когнитивное нечеткое моделирование, регрессионный анализ и метод аналитических сетей. В рамках исследования проведён системный обзор и сравнительный анализ существующих методов прогнозирования, включая подходы на основе нечеткой логики, нейросетевого и когнитивного моделирования, ансамблевых и гибридных методов, и выявлены их ограничения при работе с малыми выборками, нелинейными зависимостями и неопределённостью. Разработанный метод включает: построение нечетких когнитивных карт, дефаззификацию лингвистических оценок, кластеризацию факторов, применение метода аналитических сетей для определения приоритетов и формирование взвешенной регрессионной модели. Модель проходит статистическую валидацию по метрикам , , и , а также проверку предпосылок регрессионного анализа, включая тесты на мультиколлинеарность и автокорреляцию. Применение метода обеспечило снижение с 0,38 до 0,22, с 0,30 до 0,18 и с 11,65 % до 7,12 %, что подтверждает повышение точности и устойчивости прогнозов при ограниченном объёме данных по сравнению с классической многофакторной регрессией. Новизна разработанного метода заключается в интеграции когнитивного моделирования, регрессионного анализа и метода аналитических сетей, при которой преимущества каждого компонента компенсируют их индивидуальные ограничения, обеспечивая более точное и устойчивое прогнозирование в условиях неопределённости исследуемой системы. Практическая значимость работы состоит в возможности применения предложенного метода для поддержки принятия решений и повышения обоснованности прогнозов в различных предметных областях и ситуациях, где имеется ограниченный объёма наблюдений, а существенную роль играют экспертные оценки, а также сложная структура причинно-следственных связей между показателями во времени
ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ АГЕНТНО-МОДУЛЬНОГО ПОДХОДА ПРИ ПОСТРОЕНИИ И РЕАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ
Информационно-вычислительные системы играют ключевую роль в обработке и анализе больших объемов данных, обеспечивая эффективное функционирование производства, предоставления, а также получения различных цифровых товаров и услуг. В условиях интеллектуализации и увеличения разнообразия функциональных требований, предъявляемых к информационным системам, возникает потребность в разработке новых подходов для их построения и реализации. В работе рассмотрены основные особенности применения предложенного агентно-модульного подхода, предполагающего построение гибких и масштабируемых информационно-вычислительных систем, способных функционировать в распределенной среде. Агентно-модульный подход представляет собой методологический подход к построению информационно-вычислительных систем, на основе интеграции методов системного анализа, а также агентного и модульного принципов организации систем. Цель работы – исследовать теоретические и практические аспекты использования предложенного агентно-модульного подхода, проанализировать его преимущества в сравнении с другими существующими подходами (объектным, компонентным, сервисным), а также представить пример построения информационной системы на основе его применения. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: – исследовать теоретические основы и выявить специфику практического применения предложенного агентно-модульного подхода; – выполнить анализ отличий и описать преимущества предложенного подхода при его сравнении с другими подходами; – представить пример построения информационно-вычислительной системы с использованием предложенного подхода. В процессе исследования были использованы следующие общенаучные методы: декомпозиция, анализ, синтез, сравнение, описание, формализация, структуризация, моделирование, проектирование, а также основные принципы модульного и агентного подходов. В качестве материалов исследования использовались компьютеры, инструментальные средства и программное обеспечение вычислительных систем. В результате исследования были рассмотрены основные теоретические и практические аспекты применения предложенного подхода. Агентно-модульный подход может быть использован для построения различных информационных систем на этапах, связанных с их моделированием и проектированием. Предложенный подход позволяет описывать структуру, функционирование, а также взаимодействие различных составных частей информационно-вычислительных систем
СТОХАСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ КОГНИТИВНОГО РИСКА ТРЕЙДЕРОВ В УСЛОВИЯХ ВОЛАТИЛЬНОСТИ ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННЫХ РЫНКОВ
Настоящее исследование посвящено разработке стохастической модели когнитивного риска трейдеров как ключевого компонента интеллектуальной системы поддержки принятия решений (СППР) для децентрализованных криптовалютных рынков. Актуальность работы обусловлена спецификой DeFi-среды, характеризующейся высокой и нестационарной волатильностью, отсутствием централизованных механизмов стабилизации, асимметрией информации и значительным влиянием поведенческих факторов на принятие торговых решений. В данных условиях традиционные детерминированные и статические СППР демонстрируют ограниченную эффективность, поскольку не учитывают динамическое восприятие риска участниками рынка и связанные с ним когнитивные искажения. Целью исследования является формализация когнитивного риска трейдеров в виде стохастического процесса с эффектом памяти и интеграция соответствующей модели в архитектуру СППР, ориентированной на адаптивное управление риском. Для достижения поставленной цели разработано стохастическое дифференциальное уравнение, описывающее динамику когнитивного риска в зависимости от рыночной волатильности и текущих режимов рынка, а также вероятностное ядро переходов между рыночными состояниями, связывающее объективные рыночные характеристики с субъективным восприятием риска. Для оценки параметров модели предложен идентификационный каркас, основанный на алгоритме Expectation–Maximization в сочетании с фильтром частиц, что обеспечивает возможность работы с нелинейными и скрытыми состояниями системы. Методика исследования включает численное моделирование на синтетических данных, оценку параметров модели на реальных временных рядах криптоактивов, а также валидацию результатов с использованием схем walk-forward и purged K-fold. Качество вероятностных прогнозов оценивалось с применением метрик отрицательного логарифмического правдоподобия (NLL), Brier Score и ожидаемой ошибки калибровки (ECE). Экспериментальные результаты показали, что включение когнитивного стохастического слоя позволяет улучшить качество вероятностных прогнозов в среднем на 10–15%, снизить NLL на 8%, Brier Score на 11% и ECE на 35%, а также повысить точность предсказания ключевых переходов между рыночными режимами на 5–7 процентных пунктов. Полученные результаты подтверждают эффективность предложенной стохастической модели когнитивного риска и демонстрируют её применимость для построения адаптивных СППР в DeFi-сегменте. Разработанный подход может служить основой для дальнейшего развития предиктивных моделей поведения трейдеров и интеллектуальных систем управления риском в децентрализованных финансовых экосистемах.
ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ КВАНТОВЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ БОРТОВЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ
Современные робототехнические комплексы решают всё более сложные задачи, что предъявляет повышенные требования к быстродействию и эффективности бортовых вычислительных систем. Традиционные методы наращивания производительности (масштабирование аппаратуры, параллельные вычисления и др.) уже приближаются к своим пределам, поэтому возникает необходимость поиска принципиально новых подходов. Квантовые вычисления рассматриваются как перспективное направление, способное значительно превзойти классические вычислительные мощности в ряде задач. В этой связи целью данного исследования является изучение применимости квантовых вычислений для бортовых вычислительных систем робототехнических комплексов (РТК). Для достижения поставленной цели проведён всесторонний анализ требований (производительность, энергопотребление, массогабаритные показатели, надёжность и др.), предъявляемых к бортовым вычислительным системам РТК. Оценён потенциал квантовых алгоритмов в решении типовых задач робототехники, в том числе оптимизационных задач и задач машинного обучения, и проведено их имитационное моделирование с последующим сравнением результатов с классическими методами. Кроме того, рассмотрены текущие ограничения современных квантовых компьютеров (например, ограниченное число кубитов и проблемы декогеренции) и на основе тенденций развития технологий сделан прогноз их совершенствования в ближайшие годы. Проведённое исследование подтверждает перспективность применения квантовых вычислений для решения задач оптимизации и машинного обучения, которые являются ключевыми для интеллектуальных РТК. Однако текущие технологические ограничения (габариты, требования к условиям работы и нестабильность квантовых процессоров) пока не позволяют использовать квантовые компьютеры непосредственно на борту. Тем не менее, предложены направления дальнейших исследований и рассмотрены возможные сценарии постепенного внедрения квантовых вычислений в архитектуру РТК в ближайшие 5–15 лет, например, по мере миниатюризации квантовых процессоров и развития методов их интеграции в бортовые системы. Таким образом, по мере устранения существующих барьеров квантовые вычислители могут со временем стать неотъемлемой частью бортовых систем управления РТК, обеспечивая качественный скачок в их производительности.
РАСПОЗНАВАНИЕ ЭМОЦИОНАЛЬНЫХ СОСТОЯНИЙ В РУССКОЯЗЫЧНОЙ РЕЧИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ MFCC-ПРИЗНАКОВ И BLSTM-МОДЕЛИ ДЛЯ НАБОРА ДАННЫХ «DUSHA»
Рассматривается задача автоматического распознавания эмоциональных состояний по речевому сигналу с использованием современных методов глубокого обучения. Актуальность исследования обусловлена растущей потребностью в интеллектуальных системах, способных оценивать эмоциональное состояние человека. Такие технологии могут найти широкое применение в медицине, психологии, информационных системах и управлении персоналом. Основной целью работы является разработка эффективной нейросетевой модели для распознавания эмоций в русскоязычной речи с точностью, превосходящей показатели современных архитектур. В качестве основы для экспериментов использован открытый русскоязычный набор данных «Dusha», содержащий 300000 аудиозаписей, из которых для обучения взято 183055 аудиозаписей подвыборки «Crowd», размеченной по четырём эмоциональным категориям: радость, грусть, злость и нейтральное состояние. Для подачи речевых сигналов в нейронную сеть были получены мел-частотные кепстральные коэффициенты (MFCC), которые демонстрируют высокую эффективность в задачах анализа и классификации речи, – 20 коэффициентов, извлеченные при использовании временного окна 20 мс и перекрытия 10 мс, с последующей нормализацией значений. Базовой архитектурой нейросетевой модели выступила двунаправленная рекуррентная сеть с долгой краткосрочной памятью (BLSTM), способная учитывать как прошлый, так и будущий контекст во временной последовательности. Для борьбы с переобучением и повышения обобщающей способности модель была модифицирована: в неё были добавлены свёрточные слои (CNN), слои MaxPooling для снижения размерности, а также механизмы Dropout и BatchNormalization. В результате предложенная гибридная CNN-BLSTM архитектура продемонстрировала точность 62,9% на тестовой выборке, что на 6,7% выше исходной модели (56,2%). Полученные результаты были сопоставлены с результатами современных архитектур, а именно MobileNetV2, HuBERT и WavLM. Анализ позволил обозначить перспективы дальнейшего повышения качества исследования за счет комплексной работы над структурой и параметрами используемой модели, а также балансировки классов и рассмотрения дополнительных акустических признаков.
МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ И ОЦЕНКИ ОНТОЛОГИЧЕСКОГО ПРОФИЛЯ ДЛЯ СИСТЕМ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ КОНТЕНТА
Данная статья посвящена разработке и апробации методики построения онтологического профиля, предназначенного для использования в системах персонализации контента. В работе детально описана модульная архитектура веб-системы персонализации, иллюстрирующая методы и алгоритмы обработки и анализа текста на каждом этапе, а также представлен пошаговый алгоритм создания онтологии. Методика включает первичную обработку данных: извлечение ключевых слов и словосочетаний, их иерархическую кластеризацию для выявления семантической структуры предметной области. Далее следует этап определения пороговых значений для отсева малозначимых связей, извлечения и формализации взаимосвязей между концептами с использованием методов обработки естественного языка, таких, как разрешение лексической неоднозначности и извлечение связей на основе семантического сходства. Для реализации этого процесса был разработан интегрированный конвейер (pipeline), объединяющий усовершенствованные алгоритмы, предложенные автором в предыдущих исследованиях, а именно: алгоритм извлечения ключевых фраз из отдельного текста на основе семантического сходства и модифицированный алгоритм разрешения лексической многозначности слов. В рамках данного конвейера также были оптимально интегрированы все необходимые инструменты обработки естественного языка, обеспечивающие эффективную работу указанных методов в процессе автоматического построения онтологии из текста. Особое внимание в исследовании уделяется комплексной оценке полученной онтологии с использованием специализированного набора критериев, позволяющих объективно оценить качество, полноту и непротиворечивость построенного профиля. Важной частью работы является проведение вычислительного эксперимента, который наглядно демонстрирует влияние каждого из этапов обработки данных на итоговое качество и эффективность онтологии. Показано, что предложенная методика позволяет построить практичную, масштабируемую и релевантную онтологию, готовую к промышленному внедрению и интеграции в системы персонализации для повышения их точности и адаптивности.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ БАС
Рассматривается задача интеллектуального параметрического прогнозирования и оптимизации траектории движения беспилотной авиационной системы (БАС) с применением эволюционных алгоритмов и методов машинного обучения. Актуальность исследования обусловлена многокритериальностью и высокой сложностью процессов формирования траектории движения БАС, а также необходимостью точной и своевременной оценки её полётных параметров. Это особенно важно для обеспечения надёжности, безопасности и эффективного выполнения полётных задач в условиях эксплуатации БАС, включая сценарии, связанные с функционированием критически значимых объектов инфраструктуры. Цель исследования заключается в повышении точности диагностики траекторных параметров и надёжности параметрического прогнозирования траекторий движения БАС в условиях неопределённости и многокритериальности рассматриваемой задачи. В работе предлагается гибридный подход, включающий генетический алгоритм (ГA), алгоритм роя частиц (PSO) с моделью машинного обучения XGBoost, обеспечивающей адаптивную оценку качества формируемых решений. Реализован вычислительный программный комплекс, включающий механизмы селекции, рекомбинации, мутации и элитного наследования, а также модуль машинного обучения для валидации траектории маршрута и связанных параметров. Проведён вычислительный эксперимент, в рамках которого выполнен сравнительный анализ эффективности GA и PSO при различных сценариях их работы. Тестирование выполнялось на отраслевых наборах данных при различном количестве итераций. В ходе вычислительного эксперимента выявлено преимущество генетического алгоритма, а именно повышение качества проектных решений на 14–17%. Результаты исследования демонстрируют высокую адаптивность и практическую применимость в задачах моделирования, параметрического прогнозирования и маршрутизации, а также указывают на потенциал интеграции с интеллектуальными системами навигации и мониторинга БАС. Материалы статьи представляют практический интерес для специалистов в области разработки и эксплуатации БАС, а также для исследователей, занимающихся задачами многокритериального планирования маршрутов, параметрического прогнозирования и повышения надёжности функционирования БАС.
НЕЙРОСЕТЕВАЯ АППРОКСИМАЦИЯ МОДЕЛЬНО-ПРОГНОЗИРУЮЩЕГО УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМЫ СТАБИЛИЗАЦИИ ДИНАМИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА
Актуальность. При решении задач стабилизации динамических объектов достаточно широко применяется классическое модельно-прогнозирующее управление. Оно обеспечивает высокое качество управления за счёт решения задачи оптимизации на каждом шаге, однако обладает значительными вычислительными затратами, что ограничивает его применение в системах реального времени с высокими требованиями к частоте обновления. Поэтому вопрос исследования применимости нейросетевого регулятора, обученного на модельно-прогнозирующем регуляторе (MPC) при решении задачи стабилизации положения динамического объекта при ограниченном вычислительном и временном ресурсе является актуальной. Цель. Целью представленной работы было разработать и исследовать нейросетевой регулятор, обученный на основе MPC-регулятора, для стабилизации положения динамического объекта на подвижной платформе. Методы. При выполнении работы использовались методы системного анализа, имитационного моделирования, а также экспериментальные испытания на стенде. Результаты и выводы. В рамках исследования разработан и обучен нейросетевой регулятор, аппроксимирующий поведение MPC на основе данных, полученных при управлении реальной балансировочной платформой. Обучение проводилось по входным и выходным данным MPC без использования внутренней модели системы, что позволило воспроизвести динамику регулятора при существенно меньших вычислительных затратах. Экспериментальные результаты показали, что нейросетевая модель обеспечивает качество стабилизации, сопоставимое с оригинальным MPC, при этом время вычислений сократилось с 47 мс до 1.6 мс, что составило значение ускорения в 29 раз. Предложенный подход демонстрирует потенциал нейросетевых методов управления в задачах замещения сложных оптимизационных регуляторов для систем с ограниченными вычислительными ресурсами.
АНАЛИЗ ТРАДИЦИОННЫХ И НЕЙРОСЕТЕВЫХ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПРИВОДАМИ В РОБОТОТЕХНИКЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ ГИБРИДНЫХ ПОДХОДОВ
Целью настоящего исследования является сравнительный анализ традиционных и нейросетевых методов управления электроприводами в робототехнике, с акцентом на выявление их сильных и слабых сторон, определение областей применения и оценку перспектив развития гибридных подходов. Эффективное управление электроприводами является критически важным для современных робототехнических систем, которые должны демонстрировать высокую производительность, надежность и универсальность в различных областях применения. В частности, актуальными задачами являются обеспечение высокоточного отслеживания траектории, энергоэффективного управления, робастного управления в условиях неопределенностей и возмущений, управление с учетом ограничений, а также синхронизированное и координированное управление несколькими электроприводами. В связи с этим, вопросы оптимизации управления электроприводами, обеспечивающих точность движения, энергоэффективность и адаптацию к изменяющимся условиям, приобретают первостепенное значение. Для достижения этой цели были поставлены следующие взаимосвязанные задачи: систематизация, анализ особенностей и применения традиционных методов управления электроприводами, таких как PID-регуляторы, фильтры Калмана, управление скользящим режимом, модельное прогнозирующее управление; рассмотрение основных подходов к управлению электроприводами на основе нейронных сетей, включая сети прямого распространения, рекуррентные нейронные сети, радиально-базисные функции, нейро-нечеткие системы и обучение с подкреплением; анализ рассмотренных методов с целью выявления их преимуществ и ограничений с точки зрения таких ключевых параметров, как точность отслеживания траектории, робастность к возмущениям и неопределенностям, адаптивность к изменяющимся условиям эксплуатации и вычислительная сложность реализации; исследование и анализ перспектив использования гибридных методов управления электроприводами, сочетающих в себе надежность и качество управления в линейных и структурированных средах традиционных методов и гибкость и адаптируемость методов на основе нейронных сетей в сложных и динамичных робототехнических системах. Краткие выводы исследования указывают на то, что традиционные методы управления электроприводами, такие как PID-регуляторы и управление скользящим режимом, остаются эффективными и предпочтительными в линейных и хорошо определенных системах, характеризующихся простотой и надежностью. В то же время, нейросетевые подходы демонстрируют существенные преимущества при управлении сложными нелинейными системами, а также в условиях неопределенности, требующих адаптации к изменяющимся условиям. Особое внимание уделяется гибридным методам управления, сочетающим сильные стороны традиционных и нейросетевых подходов, которые рассматриваются как наиболее перспективное и многообещающее направление развития, позволяющее создавать интеллектуальные и робастные системы управления электроприводами, способные эффективно функционировать в сложных и динамичных средах.
АЛГОРИТМ КЛАСТЕРИЗАЦИИ БОЛЬШИХ ГРУПП ЭКСПЕРТОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ИНТЕРПРЕТАЦИОННОГО СТРУКТУРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Представлен алгоритм для достижения консенсуса в социальных сетях при крупномасштабном групповом принятии решений с неполной вероятностной нечёткой информацией с элементами неуверенности, который учитывает доверительные отношения экспертов. Предложен метод кластеризации экспертов на основе интерпретационного структурного моделирования для классификации экспертов, а также для повышения эффективности достижения консенсуса. Разработаны операторы распространения и агрегирования доверия для вероятностной нечёткой информации с элементами неопределенности, которые позволяют проводить косвенную оценку доверия и определять весовые коэффициенты экспертов. В результате удаётся сформировать несколько подмножеств экспертов; определить весовые коэффициенты для большого числа экспертов на основе их взаимных отношений доверия. На основе кластеризации экспертов и вычисленного косвенного отношения доверия между экспертами осуществляется принятие решений в ЧС за счет достижения консенсуса с учетом колеблющейся вероятностной нечеткой информации и определяется наилучшая эвакуационная альтернатива. Оценки, предоставляемые экспертами в виде вероятностных колеблющихся нечётких значений, позволяют эффективно моделировать сомнения, неуверенность, несогласованность экспертов в оценках в случае участия группы экспертов или различных экспертных организаций. Вместе с тем становится возможным учитывать различные значения оценок экспертов в задачах принятия многокритериальных решений, когда эксперты не могут согласовать общие степени принадлежности. Алгоритм позволяет классифицировать большую группу экспертов на несколько подмножеств на основе их отношений социального доверия. Этот метод исключает получение пересекающихся подмножеств, при этом нет необходимости заранее задавать параметры кластеризации. Метод использует исключительно отношения социального доверия между экспертами, тем самым обходя проблему субъективного вмешательства в процесс кластеризации. По сравнению с традиционными методами кластеризации метод кластеризации на основе метода интерпретационного структурного моделирования позволяет эффективно выявить иерархическую структуру взаимоотношений между экспертами и минимизировать число участников крупномасштабного группового принятия решений в социальной сети за счет снижения размерности множества экспертов. Кластеризация экспертов на основе метода интерпретационного структурного моделирования существенно повышает эффективность и реализуемость крупномасштабного группового принятия решений
ОПТИМИЗАЦИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СХЕМЫ ИНТЕРПОЛЯЦИИ ДЕКАДНЫХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ МЕТОДОМ ОБРАТНОГО ВЗВЕШИВАНИЯ ПО РАССТОЯНИЮ С ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКОЙ МНОЖЕСТВЕННЫХ ВРЕМЕННЫХ СРЕЗОВ
Настоящее исследование посвящено решению проблемы вычислительной неэффективности при пространственной интерполяции больших массивов декадных метеорологических данных с использованием метода обратного взвешивания по расстоянию. Традиционные подходы, предполагающие последовательную и независимую обработку каждого временного среза, демонстрируют линейный рост времени выполнения и значительное потребление оперативной памяти, что становится критическим барьером для оперативного построения детализированных и географически привязанных растровых полей в формате GeoTIFF. Это существенно ограничивает применение метода в задачах, требующих быстрой обработки многолетних архивов данных. Целью данной работы является разработка и валидация оптимизированной вычислительной схемы, позволяющей радикально сократить временные затраты при сохранении полноты и точности результатов. Ключевая научная новизна предложенного подхода заключается в фундаментальном переосмыслении вычислительного процесса. Вместо многократного повторения идентичных операций, предложена схема, основанная на однократном расчете полного вектора геодезических расстояний от каждой ячейки растра до всех метеостанций. Эта наиболее ресурсоемкая операция выполняется лишь один раз. В дальнейшем, полученный вектор расстояний применяется ко всем временным срезам (декадам) для вычисления интерполированных значений, что устраняет основную вычислительную избыточность и обеспечивает сублинейную зависимость времени обработки от числа декад. Для дальнейшего повышения производительности применяется механизм параллельной обработки на уровне центрального процессора, реализованный посредством динамического разделения растра на независимые вычислительные блоки (батчи). Размер батчей адаптивно регулируется с учетом доступной оперативной памяти, что гарантирует стабильность и масштабируемость решения на системах различной мощности. Апробация метода на реальных метеорологических данных за период 2015-2024 годов продемонстрировала радикальное сокращение времени выполнения. В частности, обработка десяти декадных временных срезов на стандартном ноутбуке занимает менее 3,5 минут, а на серверной платформе – около 3 минут, что представляет собой многократное ускорение по сравнению с традиционными реализациями. Таким образом, разработанное решение делает оперативную обработку больших пространственно-временных метеорологических массивов реальностью для широкого круга исследователей, открывая новые возможности для климатического мониторинга, агрометеорологии и геоинформационного анализа без необходимости привлечения специализированного дорогостоящего оборудования.
МЕТОД ГЕНЕРАЦИИ ТОПОЛОГИЧЕСКИХ ОГРАНИЧЕНИЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СТРУКТУР ДЛЯ РЕКОНФИГУРИРУЕМЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ
Для реконфигурируемых вычислительных систем на базе ПЛИС эффективными прикладными программами являются параллельно-конвейерные программы, обеспечивающие реальную производительность более 50% от пиковой. Статья посвящена решению проблемы сокращения времени их разработки. Вычислительные структуры таких программ используют большой объём вычислительного ресурса ПЛИС, функционирующих на высокой тактовой частоте. Однако одновременная максимизация объёма задействованного ресурса ПЛИС и тактовой частоты находится в некотором противоречии, поскольку при большом заполнении снижается вариативность размещения функциональных узлов вычислительных структур и коммутационная матрица ПЛИС при трассировке информационных каналов между ними не обеспечивает требуемых характеристик по времени распространения сигналов. Более того в современных САПР алгоритмы размещения и трассировки учитывают только архитектурные и геометрические особенности ПЛИС. Поэтому при использовании большого числа специализированных примитивов, вариативность размещения которых крайне мала, достижение высоких тактовых частот в автоматическом режиме синтеза практически невозможно. Для решения этой проблемы также необходимо учитывать информационные зависимости между функциональными узлами вычислительных структур, но характер информационных зависимостей решаемых задач различных предметных областей может существенно отличаться. Поэтому разработчики вынуждены каждый раз вручную размещать на ПЛИС функциональные узлы путём создания скриптовых инструкций топологических ограничений. Время формирования топологических ограничений для ПЛИС прежних поколений было приемлемым, поскольку они содержали, как правило, до нескольких сотен специализированных примитивов. Однако в современных ПЛИС их количество достигает нескольких тысяч и даже десятков тысяч штук, что приводит к значительному увеличению времени разработки эффективных прикладных программ. Предлагаемый метод позволяет автоматизировать процесс разработки топологических ограничений вычислительных структур. Исследования были проведены при разработке прикладных программ решения ряда задач на основе алгоритмов БПФ, AES и LU-разложения для реконфигурируемого компьютера «Tertius-2». В результате значительного сокращения временных затрат, обусловленных числом итераций оптимизации вычислительных структур, общее время синтеза было сокращено до трех раз