В статье обсуждается проблема разработки системы мониторинга ледовой обстановки в Арктике и обеспечения безопасности судоходства по Северному морскому пути с использованием интеллектуальных ГИС. Демонстрируется пример корректировки маршрута движения судов по участку Северного морского пути с учетом ледовой обстановки в районе на основе разработанной системы мониторинга.
Рассмотрены вопросы зооклиматического мониторинга ареала с выделением на нем благоприятных для существования животных термонейтральных зон. Представлена методика определения структуры и границ термонейтральных зон с использованием модели теплового баланса северного оленя и ГИС-технологий. Приведены примеры построения зооклиматических полей территории обитания оленей на севере Средней Сибири.
В статье рассматривается применение концепции интеллектуальных пространств для разработки логистической системы поиска попутчиков для водителей. Система базируется на онтологии информационного пространства, образованного мобильными устройствами участников дорожного движения и информационными каналами связи между этими устройствами. В статье представлено детальное описание архитектуры логистической системы поиска попутчиков для водителей. В описании архитектуры особое внимание уделено алгоритмам поиска совпадающих путей и точек встречи. Ввиду достаточно большой размерности задачи для ее решения предлагается использование эвристик, позволяющих снизить размерность задачи, что дает возможность существенно сократить время работы системы. Для демонстрации возможностей системы был разработан прототип, базирующийся на предложенной архитектуре, алгоритмах и онтологии системы.
Различные методы сводных показателей нашли широкое применение в математическом аппарате систем мониторинга и управления для распознания типовых ситуаций и потенциальных опасностей (в терминологии JDL-модели слияния информации). Распознание опасности не является самоцелью процесса слияния информации. Вершиной этого процесса выступает выработка решения о предотвращении выявленных опасностей. В предлагаемой статьерассматривается методологический аппарат выбора варианта стратегии предотвращения выявленной опасности, основанный на интерпретации метода сводных показателей в методах аналитического планирования.
Геоинформационные технологии в настоящее время широко используются во многих сферах человеческой деятельности. При этом требования к автоматизации процесса работы человека с картографической информацией изменяется от узконаправленного применения универсальных ГИС-сред для представления и отображения картографических объектов к необходимости иметь инструмент, автоматизирующий в комплексе бизнес-процессы, выполняемые в заданной предметной области. В статье рассматриваются возможные подходы к построения ГИС ориентированных систем для создания и поддержания геолого-экономических карт.
Рассматривается развитие интеллектуальных геоинформационных систем для различных систем мониторинга. Статья представляет метод построения интеллектуальных геоинформационных систем, основанный на SOA концепции.
Показана актуальность задачи индексирования знаний для их оперативного поиска в системах управления знаниями. Представлен подход решения задачи индексирования знаний при помощи картограмм, разработанный в рамках подхода к построению систем логистики знаний «Сеть Источников Знаний» («СИЗ»). Представлена формальная модель картограммы знаний и требования к её построения.
Интеграция методологического базиса нескольких разных наук при междисциплинарных исследованиях является характерной чертой новых механизмов решения современных прикладных задач. Формируемые теоретические основы аэролимнологии, как нового научного направления, рассматриваются с точки зрения вклада в нее трех ключевых наук: лимнологии, информатики и робототехники. Приведены классификации методов и способов лимнологических исследований, воздушных робототехнических средств, информационных технологий, перспективных для решения задач в области аэролимнологии. Задача научного направления аэролимнологии формулируется как изучение возможностей и ограничений комбинированных способов дистанционного сенсорного измерения, роботизированного пробоотбора и аналитического исследования параметров экосистем пресных водоемов для мониторинга и предсказания динамики их развития. Среди основных направлений аэролимнологических исследований выделены: построение ортофотопланов и фотограмметрических пространственных моделей рельефа дна и отдельных элементов донного ландшафта и прибрежной зоны разного масштаба; геолого-геофизическое картирование подводной части береговой зоны; изучение фитопланктона, в частности «цветения» воды, вызванного цианобактериями; исследование распределения и миграций крупных представителей гидрофауны; изучение температурных полей и процессов перераспределения водных масс. Обсуждаются ограничения, накладываемые на использование беспилотных летательных аппаратов (БпЛА) при пробоотборе и мониторинге прибрежных водных территорий, прежде всего погодно-климатические, временные, пространственные, технические. Преимущество использования беспилотных летательных аппаратов в аэролимнологии обосновывается увеличением скорости получения данных, возможностью подлета к труднодоступным и территориально удаленным объектам, снижением влияния человеческого фактора. Научная новизна представленного исследования состоит в попытке интеграции междисциплинарных знаний при использовании беспилотных летательных аппаратов и обработке полученных данных на основе технологий искусственного интеллекта при изучении лимнологических объектов и процессов. Отмечается важная роль геоинформационных систем и приводятся примеры карт типизации берегов и геоморфологии Ладожского озера, размещенные на сайте Центра коллективного пользования научным оборудованием «Северо-Западный центр мониторинга и прогнозирования развития территорий» СПБ ФИЦ РАН. Рассматриваются основные этапы методологии проведения аэролимнологических исследований с применением междисциплинарных подходов на основе лимнологии, информатики и робототехнических средств, функционирующих в разных средах.
Развитие технологий секвенирования следующего поколения (NGS) внесло существенный вклад в тенденции снижения затрат и получения массивных данных секвенирования. В Институте аналитического приборостроения РАН разрабатывается аппаратно-программный комплекс (АПК) для расшифровки последовательности нуклеиновых кислот методом массового параллельного секвенирования (Нанофор СПС). Алгоритмы обработки изображений, входящие в состав АПК, играют существенную роль в решении задач расшифровки генома. Финальной частью такого предварительного анализа сырых данных является процесс base-calling. Base-calling — это процесс определения нуклеотидного основания, которое генерирует соответствующее значение интенсивности в каналах флуоресценции для различных длин волн на кадрах изображения проточной ячейки для различных циклов секвенирования методом синтеза. Приведен обширный анализ различных подходов к решению задач base-calling и сводка распространенных процедур, доступных для платформы Illumina. Рассмотрены различные химические процессы, включенные в технологию секвенирования методом синтеза, вызывающие смещения в значениях регистрируемых интенсивностей, включая эффекты фазирование / префазирование (phasing/prephasing), затухания сигнала (signal decay) и перекрестные помехи (cross-talk). Определена обобщённая модель, в рамках которой рассматриваются возможные реализации. Рассмотрены возможные подходы машинного обучения (machine learning) для создания и оценки моделей, реализующих этап обработки base-calling. Подходы ML принимают различные формы, включая обучение без учителя (unsupervised), обучение с ча-стичным привлечением учителя (semi-supervised), обучение с учителем (supervised). В работе показана возможность применения различных алгоритмов машинного обучения на основе платформы Scikit-learn. Отдельной важной задачей является оптимальное выделение признаков, выделенных в обнаруженных кластерах на проточной ячейке для машинного обучения. Наконец, на ряде данных секвенирования для приборов MiSeq Illumina и Нанофор СПС показана перспективность метода машинного обучения для решения задачи base-calling.
Резкое ухудшение состояния на фоне развития жизнеугрожающих аритмий с симптомами острой сердечной недостаточности (ОСН), синдрома полиорганной недостаточности (СПОН) или отёка головного мозга (ОГМ) может привести к гибели пациента. Поскольку известные методы автоматизированной диагностики в настоящий момент не могут достаточно точно и своевременно определить, что пациент находится в жизнеугрожающем состоянии, ведущем к летальному исходу от ОСН, СПОН или ОГМ, существует необходимость в разработке соответствующих методов. Одним из способов выявить предикторы такого состояния является применение методов машинного обучения к накопленным наборам данных. В данной статье решалась задача проверки с помощью методов анализа данных гипотезы о наличии зависимости между результатами измерения ЭКГ и последующим летальным исходом пациента в результате развития СПОН, ОСН или ОГМ. Был предложен метод комбинирования данных, сводящейся к тому, чтобы на основе характеристик ЭКГ для каждого пациента предложить алгоритм, на вход которого подаются пары интервалов RR и QT, а на выходе получается число, которое является характеристикой состояния пациента. На основе полученной характеристики производится классификация пациентов на группы: основную (пациенты с летальным исходом) и контрольную (выжившие пациенты). Полученная модель классификации закладывает потенциал для разработки методов идентификации клинического состояния пациента, что позволит автоматизировать получение сигнала о его ухудшении. Новизна результата заключается в подтверждении гипотезы о наличии зависимости между результатами измерения ЭКГ и последующим летальным исходом пациента в результате развития СПОН, ОСН или ОГМ, а также предложенном критерии и модели классификации, которые позволяют решать актуальную задачу автоматической фиксации ухудшения состояния пациентов.
Активное внедрение систем машинного обучения ставит актуальную задачу обеспечения их защиты от различных типов атак, направленных на нарушение свойств конфиденциальности, целостности и доступности как обрабатываемых данных, так и обучаемых моделей. Одним из перспективных направлений защиты является разработка конфиденциальных систем машинного обучения, использующих гомоморфные схемы шифрования для защиты моделей и данных. Однако такие схемы могут обрабатывать только полиномиальные функции, что в свою очередь ставит задачу построения полиномиальных аппроксимаций используемых в нейросетевых моделях нелинейных функций. Целью настоящей работы является построение наиболее точных аппроксимаций некоторых широко используемых функций активаций нейронных сетей, а именно ReLU, логистического сигмоида и гиперблолического тангенса, при ограничениях на степень аппроксимирующего полинома, а также оценка влияния точности такой аппроксимации на результат работы нейронной сети в целом. В отличие от опубликованных ранее работ рассматриваются и сравниваются различные способы построения аппроксимирующих полиномов, вводятся метрики точности приближения, приводится конкретный вид аппроксимирующих полиномов, а также соответствующие значения точности приближения. Проводится сравнение с аппроксимациями, приведенными в опубликованных ранее работах. В заключение для простейшей нейронной сети экспериментально оценено влияние точности приближения аппроксимирующего полинома на величину отклонения значений выходных нейронов такой сети от соответствующих значений выходных нейронов исходной сети. Результаты показывают, что для функции ReLU наилучшее приближение может быть получено с помощью численного метода, а для логистического сигмоида и гиперболического тангенса – с помощью полиномов Чебышева. При этом наилучшее приближение из трех рассмотренных функций получено для функции ReLU. Полученные результаты в дальнейшем могут быть использованы при построении аппроксимаций функций активации в конфиденциальных системах машинного обучения.
Предложен алгоритм формирования пятеричных последовательностей Гордона — Миллса — Велча (ГМВ) с периодом N =5 4 –1=624 над конечным полем с двойным расширением GF[(5 2 ) 2 ], основанный на матричном представлении базисной М-последовательности с примитивным проверочным полиномом h мп ( x ) четвертой степени и аналогичным периодом. Показано, что проверочный полином h г ( x ) ГМВ-последовательностей может быть представлен в виде произведения нескольких неприводимых над простым полем GF(5) полиномов-сомножителей h сi ( x ) четвертой степени. Получены соотношения между корнями полинома h мп ( x ) базисной М-последовательности и корнями полиномов h с i ( x ), на основании которых может быть сформирован весь перечень ГМВ-последовательностей с периодом N =624. Показано, что для каждого из 48 примитивных полиномов четвертой степени, являющихся проверочными полиномами для базисных М-последовательностей, может быть сформировано по три ГМВ-последовательности с эквивалентной линейной сложностью (ЭЛС) l s =12, 24, 40, характеризующей структурную скрытность псевдослучайных последовательностей (ПСП). Представлено устройство формирования ГМВ-последовательности в виде совокупности регистров сдвига с линейными обратными связями, в котором умножители и сумматоры по mod5 расставляются в соответствии с коэффициентами неприводимых полиномов h сi ( x ). Начальные состояния ячеек регистров сдвига определяются путем децимации символов базисной М-последовательности по индексам децимации, равным минимальным показателям степени корней полиномов h сi ( x ). Особенностью определения начальных состояний устройств формирования пятеричных ГМВ-последовательностей по сравнению с двоичными является наличие циклических сдвигов суммируемых последовательностей на величину, кратную N /( p –1). Полученные результаты позволяют синтезировать устройства формирования полного перечня из 144 пятеричных ГМВ-последовательностей с периодом N =624 и различной ЭЛС. Применение ГМВ-последовательностей по сравнению с М-последовательностями позволяет существенно (в 3-10 раз) повысить структурную скрытность передаваемых широкополосных сигналов в системах передачи дискретной информации. Результаты исследований могут быть использованы при построении других классов псевдослучайных последовательностей, допускающих аналитическое представление в конечных полях.
Предложен параллельный линейный генератор многозначных псевдослучайных последовательностей, функционирующий в условиях генерации аппаратных ошибок, обусловленных деструктивными воздействиями злоумышленника. Рассмотрены основные виды модификации псевдослучайной последовательности при атаках злоумышленника. Отличительной особенностью рассматриваемого итеративного процесса обеспечения достоверности вычислительных операций является «арифметизация» вычислительных операций путем представления системы порождающих рекуррентных логических формул как системы многозначных функций алгебры логики. Последующая реализация многозначных функций алгебры логики посредством арифметических полиномов позволила распараллелить процесс генерации многозначных псевдослучайных последовательностей и нивелировать существующую сложность (специфику) криптографических преобразований логических типов данных, ограничивающих применение методов избыточного кодирования. В результате предложено решение, позволяющее применить избыточные модулярные коды для контроля безошибочности производимых вычислительных операций узлами генерации псевдослучайной последовательности. Причем в отличие от известных решений предлагаемый метод обеспечивает получение фрагментов псевдослучайной последовательности на основании одной рекурсивной арифметической формулы с параллельным контролем ошибок вычислений. Применение модулярных форм позволило перенести вычисления из арифметики поля рациональных чисел в целочисленную арифметику простого поля.
Среди существующего многообразия кодов, исправляющих ошибки (максимально разнесенных кодов), особое место занимают многозначные коды Рида — Соломона. Применение кодов Рида — Соломона при формировании псевдослучайных последовательностей позволяет формировать кодоподобные структуры, осуществляющие контроль и обеспечение достоверности вычислительных операций. Получены расчетные данные вероятности безотказной работы параллельного линейного генератора многозначных псевдослучайных последовательностей с функцией контроля ошибок по принципу функционирования — скользящее резервирование. Достигнутые результаты могут найти широкое применение при реализации перспективных высокопроизводительных средств криптографической защиты информации.
В настоящее время системы, разрабатываемые для интеграции реальных физических процессов и виртуальных вычислительных процессов — киберфизических систем (КФС), используются во многих областях промышленности и национальной инфраструктуры, таких как производство, медицина, управление транспортом и безопасность, автомобилестроение, управление промышленными процессами, энергосбережение, экологический менеджмент, промышленные роботы, управление технической инфраструктурой, распределенные роботизированные системы, целевые системы защиты, технологии нанотехнологий и биологических систем. При широком использовании подобных систем уровень ИТ-рисков и киберрисков резко возрастает, в результате чего атаки против КФС могут привести к неуправляемым и непредсказуемым последствиям. Таким образом, существует необходимость в хорошо продуманной системе оценки рисков КФС, что обеспечит общее представление о состоянии безопасности КФС, а также эффективное распределение защищаемых ресурсов. Характер КФС отличается от ИТ-систем главным образом потребностью в операциях реального времени, поэтому традиционный метод оценки рисков для ИТ-систем может быть адаптирован для условий работы КФС. Разработка языка моделирования доменов (“domain specific language”, DSL), основанного на унифицированном языке моделирования UML и описанного в данной статье, обеспечивает синергизм широко используемой в ИТ-индустрии методики с используемыми в конкретных областях подходами к управлению рисками. В отличие от традиционного использования UML для целей имитационного моделирования, описанный в статье язык моделирования DSL обогащен набором стохастических атрибутов моделируемых процессов. Подобные стохастические атрибуты можно использовать для дальнейшей реализации дискретно-событийных симуляторов.
В статье рассмотрены проблемы и перспективы автоматизации мониторинга оборота твердых бытовых отходов (ТБО) в Ленинградской области на базе региональной информационно-аналитической системы: обнаружение и идентификация мест несанкционированного размещения, поддержка принятия решений по размещению новых полигонов ТБО c учетом экологических ограничений, транспортной логистики и сезонной зависимости. Приведены результаты моделирования оптимального размещения сети полигонов по нескольким сценариям, использование данных краудсорсинга по обнаружению несанкционированных свалок.
Предложена модель и основные алгоритмы обработки пространственных данных с использованием экспертной системы. Показана принципиальная возможность повышения эффективности функционирования геоинформационных систем на их основе
1 - 18 из 18 результатов