Том 15, № 2 (2024)

Обложка

Весь выпуск

Распределенная арифметика в оптическом канале на основе фотонных коммутаторов

Подлазов В.С.

Аннотация

В статье рассматривается фотонная сеть с распределенным управлением, состоящая из нескольких узлов, связанных общим каналом, в котором за время передачи одного числа выполняется единая операция над числами, которые параллельно передаются всеми узлами. Рассматриваются такие операции как суммирование или нахождение максимума (минимума) чисел, передаваемых последовательно по двоичным разрядам. Предполагается, что разряды чисел передаются парафазными оптическими сигналами, а общий канал строится из фотонных коммутаторов этих сигналов.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(2):3-19
pages 3-19 views

Жестовое управление полетом малого беспилотного летательного аппарата

Абрамов Н.С., Саттарова В.В., Фраленко В.П., Хачумов М.В.

Аннотация

Рассмотрена задача построения жестовых команд для управления малым беспилотным летательным аппаратом, таким как квадрокоптер. Получаемые видеокамерой команды идентифицируются классификатором на основе сверточной нейронной сети, а мультимодальный интерфейс управления, оснащенный интеллектуальным решателем, преобразует их в команды управления квадрокоптером. Нейронные сети из библиотеки моделей нейронных сетей Ultralytics позволяют выделять целевые объекты в кадре в режиме реального времени. Команды управления квадрокоптером поступают в специализированную программу на смартфоне, разработанную на базе симулятора полетов DJI SDK, которая посылает команды по радиоканалу дистанционного управления.Исследовано качество распознавания разработанных жестовых команд для квадрокоптеров DJI Phantom 3 standard edition. Представлено краткое руководство в виде сценариев работы оператора с беспилотными транспортными средствами. Раскрыты перспективы жестового управления несколькими транспортными средствами в экстремальных условиях с учётом сложностей безопасности совместного полета и взаимодействия летательных аппаратов в ограниченном пространстве.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(2):21-36
pages 21-36 views

Систематический обзор методов составления тестовых инвариантов

Якушева С.Ф., Хританков А.С.

Аннотация

Тестирование инвариантами (metamorphic testing) — один из наиболее эффективных методов тестирования программ, для которых сложно подбирать тестовые примеры и формулировать тестовые оракулы. При тестировании инвариантами вместо проверки правильности вывода программы на отдельных наборах входных данных проверяется выполнение тестового инварианта (metamorphic relation) — функции от нескольких наборов исходных данных и соответствующих им ответов программы. Составление тестовых инвариантов требует понимания решаемой программой задачи и творческого подхода.Предлагаемый систематический обзор посвящён выявлению широкоприменимых методик получения инвариантов и повторяющихся приёмов составления инвариантов в разных научных областях. На основе проведенного анализа предложена классификация инвариантов на шесть основных типов, выявлены типовые преобразования исходных данных, используемые при составлении инвариантов в нескольких областях знаний. Результаты обзора будут полезны исследователям в примененении тестирования инвариантами на практике к верификации наукоемких программ и алгоритмов машинного обучения.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(2):37-86
pages 37-86 views

Использование распределенных вычислений при моделировании предметной области в универсальной силлогистике

Сметанин Ю.М.

Аннотация

Неклассическая пропозициональная логика $L_{S_{2}}$ построена на базе алгебраической системы, содержащей булеву алгебру множеств и два отношения между множествами: $\subset$ и $=$. Ближайшим аналогом ее является силлогистика Аристотеля, математической моделью которой является алгебраическая система с Булевой алгеброй множеств и одним отношением $\subset$. Недостатком силлогистик, в основе которых лежит алгебраическая система с одним отношением $\subset$, является многосмысловость интерпретации их формул и атомарных суждений.Под логико-семантической моделью предметной области в данной работе мы понимаем совокупность формулы универсальной силлогистики $L_{S_{2}}$ и ее семантического значения, в качестве которого выступает конечное множество неотрицательных целых чисел. Предлагается алгоритм вычисления семантического значения конъюнктивной правильно построенной формулы $L_{S_{2}}$, обладающий высоким уровнем параллелизма на уровне задач, на уровне данных и на уровне алгоритмов, реализующих операции над составляющими множествами. В силу особенностей операций объединения, пересечения и дополнения универсума над конечными множествами все процессы их вычисления и решения подзадач происходят на битовом уровне и, как правило, эффективно реализуются на алгоритмических языках. В предлагаемом алгоритме переход на битовый уровень и обратно реализуется набором программных средств.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(2):87-112
pages 87-112 views

Применение нейронных сетей сиамской архитектуры в задачах классификации продуктов различных категорий на прилавках универсама

Смирнов А.В., Тищенко И.П.

Аннотация

В настоящей работе представлено исследование на тему применения нейронных сетей сиамской архитектуры в задачах классификации различных продуктов питания на прилавках универсальных магазинов. Сиамские сети — это особый класс нейросетевых архитектур, объединяющий в себе две свёрточные подсети. Его часто используют в задачах сопоставления объектов, поскольку по сравнению с традиционными свёрточными нейронными сетями он не требует большого количества обучающих данных. В ходе работ сгенерирован собственный набор данных, включающий пять различных категорий продуктов. В результате удалось достичь точности в 97.5% при обучении.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(2):113-137
pages 113-137 views

Новое поколение GPGPU и сопутствующего оборудования: микроархитектура и производительность вычислительных систем от серверов до суперкомпьютеров

Кузьминский М.Б.

Аннотация

Дан обзор современного состояния GPGPU с ориентацией их применения на традиционные задачи HPC (и в меньшей степени ИИ). К базовым GPGPU в обзоре отнесены Nvidia V100 и A100. В качестве GPGPU нового поколения рассмотрены Nvidia H100, AMD MI100 и MI200, Intel Ponte Vecchio (Data Center GPU Max), а также BR100 от Biren Technology. Проанализированы и сопоставлены микроархитектура и аппаратные показатели этих GPGPU, важные для задач HPC и ИИ, а также важнейших дополнительных аппаратных средств для построения вычислительных систем с применением GPGPU — центральных процессоров, специализированных для работы с GPGPU нового поколения, и межсоединений. Дается краткая информация об использующих их серверах, в том числе multi-GPU, и новых применяющих эти GPGPU суперкомпьютерах, где были получены данные о достигаемой производительности при работе с GPGPU.Кратко рассмотрены SDK фирм-производителей GPGPU и программные средства других фирм, включая математические библиотеки. Приводятся примеры, демонстрирующие важные для достижения максимальной производительности средства широко используемых моделей программирования, способствующие при этом непереносимости программных кодов на другие модели GPGPU.Особое внимание обращено на возможности применения тензорных ядер и их аналогов в современных GPGPU разных фирм. Это относится и к расчетам с пониженной (относительно стандартного для HPC формата FP64) и смешанной точностью, актуальным вследствие резкого роста достигаемой производительности при их использовании в тензорных ядрах GPGPU. Анализируются данные о достигаемой ими реальной производительности в тестах и приложениях для HPC и ИИ. Вкратце рассматривается и применение в GPGPU современных библиотек пакетной линейной алгебры, в том числе для HPC-приложений.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(2):139-473
pages 139-473 views

Архитектура взаимодействия в медицинской экосистеме

Малых В.Л., Калинин А.Н., Рудецкий С.В.

Аннотация

В сфере медицинской информатики наблюдается устойчивая тенденция к формированию сложной многокомпонентной экосистемы. На передний край выходят проблемы взаимодействия и интеграции компонентов экосистемы: медицинских, лабораторных, радиологических систем, ЕГИСЗ, ЕМИАС, МДЛП, различных регистров и сервисов, в том числе реализующих подходы ИИ к обработке данных и решению задач. Пациенты остро нуждаются в личных кабинетах, интегрирующих их медицинские данные, становятся активными участника экосистемы. Решать интеграционные задачи приходится в сильно неоднородной информационной среде, когда становится недостижимым обеспечение синхронного интерактивного взаимодействия между участниками экосистемы. Для отдельных приложений необходима гибкая возможность сочетания как синхронного, так и асинхронного взаимодействия, выбираемого ситуационно, исходя из конкретных временных задержек и характеристик взаимодействия.В статье предлагается специальная архитектура, позволяющая реализовывать синхронное и асинхронное взаимодействие между участниками экосистемы. Адаптация ПО, рассчитанного только на синхронное взаимодействие, под асинхронную архитектуру не требует радикальной переделки ПО. Подход отрабатывался на примере адаптации модуля МДЛП МИС Интерин к работе во внутренней защищенной сети медицинского центра. Предложенная архитектура может быть использована разработчиками ПО и в других сферах деятельности, где идёт активное развитие экосистем, сопровождающееся ростом интеграционных взаимодействий.
Программные системы: теория и приложения. 2024;15(2):475-492
pages 475-492 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».